Vrakpant og vrakpantavgift Har vrakpanten betydning for utskifting av bilparken?

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Vrakpant og vrakpantavgift Har vrakpanten betydning for utskifting av bilparken?"

Transkript

1 NOTAT Arkiv nr.: EB/361 Dato: april 2013 Vrakpant og vrakpantavgift Har vrakpanten betydning for utskifting av bilparken? Norsk Petroleumsinstitutt, Postboks 7190 Majorstuen, N-0307 Oslo Besøksadresse: Næringslivets Hus, Middelthunsgate 27 Tlf E-post: adm@np.no Web: Org. nr:

2 Innhold Sammendrag... 3 Er vrakpanten tilstrekkelig høy?... 3 Vil økt vrakpant gi fornyet bilpark?... 3 Mulige virkemidler... 3 Begrunnelsen for vrakpant og vrakpantavgift... 4 Problemstillinger... 4 Noen utviklingstrekk... 4 Utvikling i vrakpant og -avgift... 4 Biler innlevert mot pant... 5 Er vrakpanten tilstrekkelig høy?... 7 Tidligere analyse... 7 Oppdatert analyse... 8 Prisjustering av vrakpanten... 9 Vil økt vrakpant gi fornyet bilpark?... 9 Midlertidig økt vrakpant... 9 Kraftig og permanent heving av vrakpanten Økning av vrakpant og antall vrakede biler i Vrakpant som klimatiltak Mulige virkemidler Differensiert årsavgift Periodisk kjøretøykontroll Litteraturliste Vedlegg 1: Datagrunnlag Vedlegg 2: Regresjonsanalyse Litt generelt om ecm-modellen Modell for antall vrakede biler Statistiske tester / 22

3 Sammendrag Når en bil leveres til godkjent oppsamlingsplass, utbetales en vrakpant. NP mener at vrakpanten nå er tilstrekkelig høy til at utrangerte biler blir levert inn. Men økt vrakpant, midlertidig eller permanent, er ikke et effektivt virkemiddel for å fornye bilparken. Strengere tekniske krav eller høyere årsavgift på eldre biler vil sannsynligvis bidra til raskere utskifting. Ved innlevering av utrangert bil utbetales en vrakpant, og systemet finansieres ved en vrakpantavgift ved kjøp av ny bil. I notatet drøftes to problemstillinger: Er vrakpanten er tilstrekkelig høy til å sikre at utrangerte biler leveres inn? Kan vrakpanten brukes til å få eldre biler ut av trafikken og bidra til fornying av bilparken? Er vrakpanten tilstrekkelig høy? I 1997 gjennomførte Econ en statistisk analyse og en spørreundersøkelse til fylkesmennenes miljøvernavdelinger og konkluderte med at det ikke var nødvendig å heve vrakpanten. En oppdatering av den statistiske analysen viser at fra 1997 til 2012 ble 99,4 % av antall netto avregistrerte biler levert inn mot vrakpant. I perioden som Econ så på, var tilsvarende tall 88 %. Det ser imidlertid ut til at antall innleverte vrak reduseres noe når det er flere år siden vrakpanten er prisjustert. NPs konklusjon er at vrakpanten nå ligger på et riktig nivå, men vrakpanten bør prisjusteres jevnlig. Vil økt vrakpant gi fornyet bilpark? Den sterke og midlertidig økningen i vrakpanten i 1996 ga en kraftig økning i antall innleverte biler, men effekten på bilparken var kortvarig. Tiltaket var ikke samfunnsøkonomisk lønnsomt. En kortsiktig økt vrakpant i 2008 for eldre dieselbiler ga ikke effekt av betydning. Dersom vrakpanten økes permanent, vil prisen på nye biler øke tilsvarende for å finansiere ordningen. Også prisen på brukte biler vil øke tilsvarende fordi både kjøper og selger vet hvor stor vrakpanten er. Økt pant gir derfor ingen grunn til å levere bilen til vraking tidligere. En økning av vrakpanten kun for eldre biler vil ha samme effekt som over og derfor ikke øke utskiftingstakten. Men en slik ordning vil kunne få en negativ effekt: Dersom vrakpanten for en 18 år gammel bil er kroner, men blir kroner dersom eieren beholder den i 2 år til, vil det bli interessant å beholde bilen lenger. Aldersbestemt høy vrakpant vil derfor kunne øke gjennomsnittsalderen i bilparken. Det vil også gjøre det vanskeligere for dem som skal kjøpe bruktbil for første gang. NP mener derfor at en betydelig og permanent økning i vrakpanten i liten grad vil påvirke alderen på bilparken: Vi vil ikke få økt utskifting av gamle biler med nye. En regresjonsanalyse bekrefter at økt vrakpant kun har kortsiktig effekt det avgjørende er hvor mange gamle biler som finnes. Mulige virkemidler Dersom myndighetene ønsker kortere levetid på bilparken, kan dette stimuleres ved en betydelig økning i økt årsavgift for eldre biler, eller ved å stille strengere tekniske krav til biler for at de skal godkjennes i EU-kontrollen. Særlig økt årsavgift på eldre biler vil ha negative fordelingseffekter. Det er heller ikke gitt at en eldre bil er trafikkfarlig. Strengere tekniske krav kan lettere forsvares da det dette tiltaket er direkte rettet mot trafikksikkerhet. 3 / 22

4 Begrunnelsen for vrakpant og vrakpantavgift I 1978 ble det innført en vrakpantordning 1 for person og varebiler biler under 3500 kg. Hensikten med systemet er å stimulere bileiere til å levere inn utrangerte biler til godkjent oppsamlingsplass slik at bilen kan tas hånd om på en forsvarlig måte. Ordningen har gradvis blitt utvidet og gjelder nå også kombinerte biler, campingbiler og minibusser over 3500 kg. Når en eier leverer inn bilen, utbetales en vrakpant. Systemet finansieres ved innkreving av en vrakpantavgift som betales sammen med engangsavgiften ved første gangs registrering her i landet. Utbetaling av vrakpant skal over tid være lik inntektene fra vrakpantavgiften. I 2007 fikk bilimportørene ansvaret for innsamlingsordningen, men staten administrerer fortsatt innkreving av avgift og utbetaling av pant. Problemstillinger Det er i hovedsak to problemstillinger knyttet til vrakpantavgiften: Er vrakpanten er tilstrekkelig høy til å sikre at utrangerte biler leveres inn slik at de ikke utgjør et miljøproblem? Kan vrakpanten brukes til å få eldre, mer forurensende og mindre trafikksikre biler ut av trafikken og bidra til fornying av bilparken? Først skal vi kort se på utviklingen i vrakpantordningen. Noen utviklingstrekk Utvikling i vrakpant og -avgift Vrakpanten og -avgiften har vært økt med ujevne mellomrom. Det er gjort to forsøk med midlertidig økning i vrakpanten: For 1996 ble vrakpanten økt til 6000 kroner og for 2008 ble den økt til 5000 kroner, men da kun for om lag 30 tusen eldre dieselbiler. Utviklingen er vist i tabell 1. Tabell 1. Utviklingen i vrakpantavgift og vrakpant Dato Vrakpantavgift Vrakpant Kommentar Ordningen innføres 3. mai for person- og varebiler Utvidet til å gjelde kombinerte biler og beltemotorsykler 1993 Utvidet til å omfatte campingbiler under 3500 kg kombinerte biler, campingbiler og minibusser over 3500 kg innlemmet Midlertidig økningen i vrakpanten, gjaldt kun / 5000 Vrakpanten på 5000 kr. ble begrenset til eldre dieselkjøretøy om lag kjøretøy Økningen tilsvarte generell prisvekst siden forrige økning Økt for å gi økt motivasjon til innlevering til oppsamlingsplass Samme begrunnelse som over 1 St. prp. 104 for og St. prp. nr. 148 ( ): 4 / 22

5 Prosent Biler innlevert mot pant Figur 1 viser at antall biler som er levert inn mot pant, grovt sett lå relativt stabilt i første halvdel av 90-tallet. I 1996 ble det et betydelig hopp fordi vrakpanten ble økt kraftig bare for dette året. På tallet har antall biler ligget relativt stabilt i underkant av 100 tusen biler. I 2011 og 2012 var det en økning i antall biler som ble vraket. Foreløpige tall for 2013 viser en betydelig økning i totalt antall kjøretøy vraket mot pant; fra i 2012 til i Disse tallene omfatter også andre kjøretøy enn person- og varebiler, men dette utgjør bare en mindre del (om lag 4 tusen kjøretøy i 2012). I det følgende ser vi bort fra de foreløpige tallene for 2013, vi kommer tilbake til 2013 i eget avsnitt Figur 1. Antall biler vraket mot pant Personbiler Varebiler Kilde: OFV og SSB Figur 2 viser hvor stor andel av bilparken som vrakes, målt i prosent. Andelen svinger noe, men lå i begynnelsen på 90-tallet i underkant av 4 %, mens den på 2000 tallet lå i underkant av 5 %. I 2009 og 2010 lå andelen under 4 %, for så å øke i Andelen ble litt redusert i Figur 2. Andel av bilparken som er vraket Personbiler Varebiler Kilde: OFV og SSB 5 / 22

6 Prosent Antall år Som figur 3 viser, har gjennomsnittsalderen ved vraking økt i perioden fra 1985 til 2011: For personbiler fra 14 til 19 år, for varebiler fra 13 til 16 år. Fra 2011 til 2012 sank gjennomsnittsalderen litt igjen, men ligger omtrent på nivå med årene før. Med økonomisk vekst og synkende realpris på bil (se figur 5) ville en kanskje ventet en raskere utskifting av bilparken. En sannsynlig forklaring er at bilene har blitt bedre og mer solide og varer derfor lenger 25 Figur 3. Gjennomsnittlig alder ved vraking Personbiler Varebiler 5 0 Figur 4 viser at antall biler som vrakes, er en ganske stabil andel av bilbestanden som er 16 år eller eldre. Andelen ligger rundt 20 %. Unntaket her er 1996, da andelen 80 %. Dette viser at antall eldre biler har mye å si for hvor mange biler som vrakes. Øker antall eldre biler, øker også antallet som vrakes. 100 Figur 4. Andel vrakede person og varebiler av bestanden som er 16 år og eldre Kilde: SSB og OFV 6 / 22

7 Prisindeks 120 Figur 5 Realpris på bil. 1998= Kilde: SSB Er vrakpanten tilstrekkelig høy? Tidligere analyse I Econ (1997) er det gjort en analyse av vrakpantordningen, herunder om størrelsen på vrakpanten er tilstrekkelig høy til å sikre at utrangerte biler faktisk blir innlevert til oppsamlingsplassene. Econ tok utgangspunkt i tilgjengelig datagrunnlag. Problemet er at det ikke finnes data for antall utrangerte biler, bare hvor mange som blir levert inn til vraking mot pant. Det er derfor ikke mulig å tallfeste nøyaktig hvor mange vrak som leveres inn i forhold til antall biler som varig utrangeres. Metoden som Econ valgte, er å beregne netto avregistrering i løpet av et år og sammenlikne dette med antall vrakede biler. Med netto avregistrering menes biler som er avregistrert i løpet av året og som fortsatt er avregistrert ved overgangen til nytt år. I beregningen tas det utgangspunkt i at: Endring i bilbeholdningen per år = Førstegangsregistrerte biler samme år - netto avregistrering Det finnes data for bilbestand og førstegangsregistrerte biler (nye biler pluss bruktbilimport). Dermed kan antall netto avregistrerte biler ved utgangen av året beregnes. Netto avregistrering gir imidlertid ikke et korrekt tall på hvor mange vrak som oppstår i ett år. Biler som avregistreres, settes f.eks. på lager hos bruktbilselgere ett år og registreres på nytt neste år. Men over tid vil sannsynligvis slike midlertidige avregistreringer og gjenregistreringer tilnærmet nulle seg ut. Econ pekte imidlertid på flere årsaker til at netto avregistrering vil ligge høyere enn antall vrakede biler; som at biler kan stå avregistrert i flere år, at biler stjeles og forsvinner ut av landet eller ved forsikringssvindel. Econs analyse viste at i perioden 1980 til 1996 har, med få unntak, netto avregistrerte person- og varebiler ligget noe over vrakingen av biler. I perioden 1985 til 1987 lå netto avregistreringer høyt relativt til vrakingen antakeligvis på grunn av at høyt nybilsalg førte til mange midlertidige avregistreringer. I 1996 lå vrakingen som følge av den midlertidige økningen i vrakpanten høyt i forhold til 7 / 22

8 Antall netto avregistreringer. I det året ble det også levert inn biler som hadde stått avregistrert lenge. For perioden under ett utgjorde antall innleverte vrak 88 % av netto avregistreringer. Econ påpekte at selv om en relativt stor andel av de netto avregistrerte bilene ikke leveres til vraking, betyr ikke dette at utrangerte kjøretøy utgjør et miljøproblem: Eierne vil ofte oppbevare bilene på en forsvarlig måte. Men for å få et bedre svar på om en her hadde et miljøproblem, gjennomførte Econ en spørreundersøkelse til et utvalg av fylkesmennenes miljøvernavdelinger Undersøkelsen viste at det, med få unntak, ikke var noe miljøproblem med hensatte vrak. I enkelte kommuner stod det den gang noen gamle vrak, særlig på folks eiendommer. Econ pekte her på er at en del av disse vrakene ble avregistrert før vrakpantordningen ble innført og hadde derfor ikke rett til vrakpant. I slike tilfeller hadde man gode erfaringer med lokale opprydningsaksjoner. Econ konkluderte med at det ikke synes nødvendig å heve vrakpanten og at lokale opprydningsaksjoner antakelig er det beste virkemiddelet for å redusere problemer i enkelte lokale områder. Oppdatert analyse Som Econ har vi sammenliknet netto avregistreringer med antall vrakede biler, da begrenset til personbiler. Resultatet fremgår av figur 5, ref. tabell 2 i vedlegget. Perioden fram til 1996 viser tilsvarende utvikling som den Econ fant: I perioden 1985 til 1995 var levert inn langt færre biler til vraking enn netto avregistrering av antall personbiler. På grunn av ekstraordinær vrakpant i 1996 ble det dette året vraket langt flere biler enn de som ble avregistrert. Mange av disse bilene var imidlertid avregistrert tidligere enn 1996 og tilfredsstilte derfor ikke kravene til å få høy vrakpant. (Vi kommer tilbake til erfaringene med høy vrakpant i 1996.) For perioden 1985 til 2012 utgjorde antall innleverte vrak 96,8 % av netto av-registreringer. Dersom vi antar at en gjennom den ekstraordinære vrakingen i 1996 fikk samlet inn alle utestående vrak, kan vi anta at perioden 1997 til 2012 viser hvordan vrakpantordningen nå fungerer. I denne perioden er 99,4 % av antall netto avregistrerte biler levert inn mot vrakpant. Figur 6. Netto avregistrering minus vrakede personbiler Kilde OFV, SSB og egne beregninger 8 / 22

9 Ut fra Econs tidligere konklusjoner og den høye innleveringsprosenten i perioden , ser det ut til at panteordningene fungerer etter hensikten. Det ser ikke ut til å være nødvendig å heve vrakpanten for å sikre at bilvrak ikke leveres inn til godkjent oppryddingsplasser. Prisjustering av vrakpanten Som det framgår av tabell 1, er vrakpanten prisjustert med relativt lange intervaller; i 1986, 1999 og i Det er først ved økningen i 2013 at vrakpanten i realverdi har ligget over nivået i Spørsmålet er om den sjelden prisjusteringen gir mindre insentiv til å levere inn utrangerte biler; særlig for de som har lang vei til oppsamlingsplass. Hvis prisjustering har effekt, vil vi anta at det året vrakpanten økes, økes antall biler levert til vraking Vi ser her bort fra midlertidige økninger i vrakpanten, som vi kommer tilbake til. I 1986 økte antall innleverte person og varebiler med 28 tusen fra året før, for deretter å ligge på et høyere, men avtakende nivå fram til I 1999 økt også antall innleveringer i forhold til året før og holdt seg på et høyere og til dels stigende nivå. I 1999 var også andelen vrakede biler i forhold til antall eldre biler høyere enn årene før og etter. Samtidig ble EU-kontrollen innført med strengere tekniske krav til kjøretøy. EU-kontrollen kan ha medført at flere biler ble vraket fordi det ville bli for dyrt å gjennomføre pålagte reparasjoner. Antall innleveringer falt i 2009 og I 2011 ble det gjennomført kampanjer som ga en betydelig økningen i innleveringene igjen, på nesten 20 tusen biler. Økningen i vrakpanten i 2012 opprettholdt samme nivå 2 på antall innleverte biler. Men sett i forhold til antall eldre biler, sank andelen som ble vraket. På denne bakgrunn er det rimelig å anta at selv om nivået ser ut til å ligge på et riktig nivå nå, vil en langt oftere prisjustering av vrakpanten bidra til jevnere innlevering av utrangerte biler. Vil økt vrakpant gi fornyet bilpark? I debatten har flere tatt til orde for å øke vrakpanten for å få en raskere utskifting av bilparken. Begrunnelsen er at dersom vi får skiftet ut de eldste bilene med nye, vil bilparken bli sikrere og utslippene gå ned. En slik økning i vrakpanten kan enten være midlertidig eller permanent. Midlertidig økt vrakpant En midlertidig økning i vrakpanten må komme uventet. Dersom forbrukeren venter en kraftig økning i vrakpanten vil det i seg selv kunne redusere vrakingen fram mot den forventede øningen. Debatten om økning i vrakpanten kan i seg selv skape slike forventninger. Det er gjennomført to midlertidige økninger i vrakpanten; i 1996 og i Erfaringene med økt vrakpant i 1996 I 1996 ble det innført et tillegg på kroner til den ordinære vrakpanten. Betingelsene for å motta dette tillegget var blant annet at motorvognavgiften for 1995 var betalt og at bilen var mer enn 10 år gammel. Begrunnelsen for tiltaket var at det i Norge var mange gamle biler sammenliknet med andre europeiske land. 2 Autoretur (2013) 9 / 22

10 Resultatet ble en umiddelbar økning i antall vrakte biler, med en mindre vraking i de to neste årene. Av de 229 tusen som ble levert til vraking, tilfredsstilte 52 tusen ikke kravene for ordningen og mottok derfor bare tusen kroner i pant. TØI 3 påpeker at disse bilene neppe hadde blitt levert inn dersom bileierne hadde forstått utformingen av ordningen riktig. Mesteparten av disse bilene var sannsynligvis gamle og avregistrert før Som figur 3 foran viser, var gjennomsnittsalderen på de innleverte bilene i samme størrelse som året før og etter. Gjennomsnittsalderen for personbilparken falt med et halvt år, fra 10,4 til 9,9. Deretter har gjennomsnittsalderen steget litt; i 2012 var den 10,5 år. (Kilde OFV). I følge Finansdepartementet 4 kostet ordningen om lag en milliard kroner. En evaluering av tiltaket gjennomført av Transportøkonomisk Institutt (TØI) 5, viste imidlertid at miljøeffekten var forbigående og at effekten var liten i forhold til kostnadene. Tiltaket var samfunnsøkonomisk ulønnsomt. Som figur 7 viser, medførte vrakpanten en kortvarig reduksjon i antall registrerte biler, men størrelsen på bilparken tok seg raskt opp igjen. Det er ikke gitt at en slik økning vil få like stor effekt i dag. Det skyldes at vrakpantsystemet har eksistert lenge, og det finnes få biler som ikke er omfattet av systemet. Videre er det ingen ting som tyder på at det står mange utrangerte biler rundt omkring i landet. Som vist foran, er det i perioden innlevert 99,4 % av netto avregistrerte personbiler Figur 7. Person-, vare- og komibiler. Antall Kilde: OFV Erfaringer med høyere vrakpant for utvalgte kjøretøygrupper I 2008 ble vrakpanten for eldre dieselkjøretøy under kg økt til kr. Ordningen omfattet om lag kjøretøy. Målet var å redusere antall biler med høye utslipp av partikler og NO X. 3 Jean-Hansen (1997) 4 Finansdepartementet (2003), se også Simonsen (1998) 5 Jean-Hansen (1997) og Sætermo mfl. (1997) 10 / 22

11 Vi har ikke tilgang på statistikk som viser utviklingen i antall biler i målgruppen for ordningen. Tabell 2 viser bare den generelle utviklingen. Det ble i 2008 en svak økning i antall biler vraket mot pant i forhold til årene før og etter. Men antallet er i samme størrelsesorden som i I statsbudsjettet for 2009 konkluderer Finansdepartementet med at de foreløpige tallene indikerte kun en svak økning av antall biler vraket mot pant. Ordningen ble ikke videreført i I brev til Stortinget skrev miljøvernministeren at forhøyd vrakpant for de eldste bilene var et lite målrettet klimatiltak. Det skyltes blant annet at produksjonen av en bil utgjør % av de totale CO2-utslippen fra bilen. Det ble påpekt at påvirkningen av hvilke biler som ble kjøpt, var et langt mer effektivt klimatiltak 6. Tabell 2. Biler vrakt mot pant År Personbiler Varebiler Antall Andel av bestanden, % Gjennomsnittalder, år Antall Andel av bestanden. % Gjennomsnittalder, år , ,1 15, ,3 18, ,8 15, ,5 18, ,3 15, ,9 18, ,9 14, ,9 18, ,9 Kilde: OFV En slik målrettet kampanje for å fjerne biler som gir høye lokale utslipp, som bensinbiler uten katalysator, kan ha effekt på luftkvaliteten. For å få effekt må en i tillegg til høy vrakpant også ha en omfattende og målrettet informasjonsvirksomhet. Konklusjon Erfaringene viser at en kraftig kortsiktig økning i vrakpanten kan gi økt vraking, men effekten er kortsiktig. Tiltaket er ikke samfunnsøkonomisk lønnsomt. Kraftig og permanent heving av vrakpanten Det er flere som har tatt til orde for å øke vrakpanten kraftig og permanent. Flere bilorganisasjoner har foreslått en generell økning til fem tusen kroner 7. Enkelte partier har foreslått beløp i størrelsesorden 20 tusen kroner 8 for eldre biler. Aldersgrense for å få økt vrakpant varierer: 10, 15 eller 20 år. Hensikten er å sikre at biler vrakes tidligere og nybilsalget økes, slik at vi får en fornyelse av bilparken. Tanken er at dette vil gjøre bilbestanden mer trafikksikker og at utslippene reduseres. I det følgende skal vi begrense problemstillingen til om økt vrakpant fører til økt vraking av gamle biler og hvordan nybilsalget blir påvirket. Dersom vrakpanten økes permanent til kroner, vil prisen på alle biler automatisk stige tilsvarende, enten den selges som ny, brukt eller leveres til vraking. Vrakpantavgiften på nye biler vil sannsynligvis øke for å finansiere ordningen. Økt pris på ny bil vil kunne dempe etterspørselen, om 6 Innst. S. nr. 281 ( ) 7 NAF mfl. (2013) 8 Innst. S. nr. 281 ( ) 11 / 22

12 enn marginalt. Ved salg av brukt bil vil både kjøper og selger vite at bilen vil gi kroner i vrakpant. Dermed gir økningen i vrakpanten automatisk en tilsvarende prisøkning på bruktbil: Den økte vrakpanten vil i hovedsak bli lagt til bilens tidligere markedspris, kanskje med unntak av et fratrekk for rentetapet i bilens forventede levetid. Man taper kun rentene ved å utsette vraking av bil. Så lenge bilen har en positiv bruksverdi og passerer EU-kontrollen uten for store reparasjonskostnader, gir økt pant derfor ingen grunn til å levere bilen til vraking tidligere. I forslaget fra bilorganisasjonene 9 foreslås det riktignok at staten skal finansiere kostandene ved å øke vrakpanten fra til kroner. NP ser dette som lite sannsynlig. Dersom organisasjonene får gjennomslag, vil høyere vrakpant ikke føre til økt vrakpantavgift, og nye biler blir ikke dyrere. Men prisen på eldre biler vil bli påvirket som diskutert foran: En eldre bil får økt verdi fordi kjøper og selger vil vite at når bilen vrakes, økes utbetalt vrakpant. Tilsvarende gjelder ved økning av vrakpanten til for eksempel kroner. Alle biler stiger tilvarende i pris. Vrakingen av en bil vil derfor ikke lette finansieringen av en nyere bil. Etterspørselen etter nye biler dempes fordi vrakpantavgiften må økes tilsvarende. En så høy vrakpremie vil kunne gjøre det vanskeligere for mange førstegangskjøpere av bil, og de vil kunne bli tvunget til å kjøpe en eldre bil enn de ellers ville gjort. En slik høy vrakpant vil dermed ha uheldige fordelingseffekter. På den annen side er det mulig at lånemulighetene justeres tilsvarende: Sikkerheten ved å låne for å finansiere vrakpanten vil jo være høy bilen vil jo uansett ha en restverdi på kroner ved vraking. En økning av vrakpremien til kroner kun for eldre biler, vil ha de samme effektene, selv om økningen i vrakpantavgiften ilagt nye biler vil avhenge av hvor mange biler som får høy vrakpant. Men ordningen vil kunne få en negativ effekt: Dersom vrakpanten for en 18 år gammel bil er kroner, men blir kroner når den blir 20 år, vil det bli interessant å beholde bilen lenger. Aldersbestemt høy vrakpant vil derfor kunne øke gjennomsnittsalderen i bilparken. Konklusjon En betydelig og permanent økning i vrakpanten vil i liten grad påvirke tilpasningen. Vi vil ikke få økt utskifting av gamle biler med nye. Økning av vrakpant og antall vrakede biler i 2013 Som tidligere nevnt, økte vrakpanten fra 2000 kr i 2012 til 3000 kr i løpet av Samtidig økte antall vrakede biler, fra122 tusen i 2012 til 157 tusen i Det kan da se ut som høyere vrakpant økte vrakingen betydelig. Det kan ha hatt en effekt, men langt viktigere er det nok at antall eldre biler økte betydelig. I 2012 var 102 tusen flere personbiler i aldere 16 år og eldre enn i Årsaken til denne økningen er at bilsalget økte i perioden 1996 til 1999, som følge av den høye vrakpanten i NAF mfl. (2013) 12 / 22

13 For å teste hvor stor betydning pantebeløp og antall biler eldre enn 16 år har å si for antall vrakede biler, har vi beregnet en funksjon der etterspørselen etter å vrake bilen er avhengig av vrakpant og bestanden av person- og varebiler som er 16 år eller eldre. Denne funksjonen forklarer 97 % av variasjonene i antall innleverte biler mot pant. På kort sikt gir 10 % økning i vrakpanten 3 % økning i antall innleverte vrak. Vrakpanten er ikke signifikant på lang sikt. En økning i vrakpanten har altså bare en kortsiktig virkning. 10 % økning i biler som er 16 år eller eldre, gir 8 % økning i antall vrakede biler. På lang sikt er effekten 9 %. Vel 80 % av endringen skjer første året. Vrakpant som klimatiltak TØI har analysert vrakpant som klimatiltak 10. Utgangspunktet er at nye biler har mindre forbruk per mil enn gamle. Problemstillingen er om en midlertidig eller varig økning i vrakpanten er et effektivt virkemiddel til en raskere utskifting av bilparken slik at utslippene går ned. Analysen er gjennomført med en bilgenerasjonsmodell (BIG), der en klassifiserer bilparken etter alder/modellår, egenvekt og drivstofftype. Det er laget to referansebaner med ulike forutsetninger om nybilsalget og to beregninger der vrakpremien økes kraftig, men midlertidig (kun i 2015). Konklusjonene er at en midlertidig økt vrakpant ikke er effektivt klimatiltak. TØI sier at konklusjonen er rimelig robust. Analysen viser at en midlertidig økt vrakpremie føre til: Økt vraking; men det er særlig mindre bensinbiler som vil bli vraket. Disse bilene har ikke så store utslipp per km. Økt nybilsalg, men samtidig vil kjørelengden på de nye bilene øke i forhold til de gamle. Det er ikke gitt at det de nye bilene som kjøpes er små. Større biler kan gi større utslipp. Bilbestanden vil først gå ned, men i løpet av få år vil den være like stor som den ellers ville vært. Gjennomsnittsalderen vil først gå ned, men så øke igjen til tidligere nivå. Økt vrakpremie vil derfor bare gi en midlertidig forbedring i bilparkens gjennomsnittlige CO 2 - utslipp. Det gjennomsnittlige utslippet fra personbiler vil i noen få år bli to til fire gram lavere pr km enn det ellers ville ha vært. Deretter vil utslipp per km øke, blant annet fordi antatt kjørelengde blir større. Utslippene ved økt produksjon av biler som skyldes ordningen bør med i regnestykket. En varig forhøyet vrakpant vil ha enda mindre virkninger enn en midlertidig. Fordi markedsverdien til hver enkelt bil øker tilsvarende. Permanent økning i vrakpremien vil derfor ikke noe vesentlig insentiv til forsert utskifting av bilparken, og effekten vil være neglisjerbar. Mulige virkemidler Dersom myndighetene ønsker å fjerne flere av de eldre bilene, er, som vist, ikke økt vrakpant et effektivt virkemiddel. Men det er to virkemidler som kan brukes: Enten å differensiere årsavgiften etter alder eller å stille strengere teknisk krav til bilene ved EU-kontroll. 10 Fridstrøm mfl. (2013) 13 / 22

14 Differensiert årsavgift En mulighet er å la årsavgiften øke med bilens alder. Jo høyere årsavgiften er, jo større blir insentivet til å levere inn en gammel bil. For å oppnå hensikten må sannsynligvis avgiften være sterkt progressiv. En slik utforming av avgiften vil imidlertid virke uheldig på inntektsfordelingene: Det er bileiere med lavere inntekt som ikke har råd til nyere bil, som må betale høy årsavgift. Dermed kan de miste muligheten til å ha bil. Dessuten vil en progressiv årsavgift ikke skille mellom biler som er godt og dårlig vedlikeholdt. Periodisk kjøretøykontroll En mer treffsikker måte å sikre at forurensende og mindre trafikksikre biler tas ut av trafikken på, kan være å stille strengere tekniske krav til kjøretøyene. I 1998 ble det innført periodisk kjøretøykontroll, eller EU-kontroll, der det stilles krav med hensyn til trafikksikkerhet, utslipp og støy. Dermed sikres en viss minimumsstandard på bilparken. Det er grunn til å tro at EU-kontrollen har ført til økt vraking av biler. I Finansdepartementet (2003) påpekes det at ". antall vrakede person- og varebiler de fire første årene etter innføringen av EØS-kontroll ( ) lå om lag 50 pst. over antallet i de fire årene før den midlertidige hevingen av vrakpanten ( )." Antall vrakete biler har siden holdt seg på eller over dette nivået. Også andelen vrakete biler av totalbestanden fikk et hopp ved innføringen av kjøretøykontrollen. I perioden har i gjennomsnitt 4,6 % av personbilene blitt vraket mot pant, mens andelen i perioden var på 3,7 % (4,3 % dersom en også tar med 1996 og 1997). Men samtidig er det verd å merke seg at gjennomsnittsalderen på personbiler ved vraking har økt; fra 14 år i 1985 til 19 år i En forklaring her er sannsynligvis at kvaliteten på bilparken har gått opp og at bilene har lengre teknisk levetid. Dersom myndighetene ikke er fornøyd med den tekniske tilstanden på gamle biler, kan en løsning være å stille ytterligere krav til den tekniske standarden, noe som vil føre til at det er de minst trafikksikre bilene blir tatt ut av trafikken. Vi har ikke vurdert om EU-regelverket åpner for strengere nasjonale krav. 14 / 22

15 Litteraturliste Autoretur (2013) Hentet februar 2013 fra Econ (1997) Evaluering av pante- og returordninger for bilvrak. Utarbeidet for Statens forurensningstilsyn Rapport 100/1997 Finansdepartementet (2003): Bilavgifter. Rapport fra en arbeidsgruppe. Avgitt til Finansdepartementet 30. april 2003 Fridstrøm mfl.(2013) Lasse, Østli, Vegard og Johansen, Kjell Werner Vrakpant som klimatiltak. TØI rapport 1292/2013 Innst. S. nr. 281 ( ): Innstilling fra energi- og miljøkomiteen om representantforslag fra stortingsrepresentantene Jan Tore Sanner, Svein Flåtten, Linda C. Hofstad Helleland og Peter Skovholt Gitmark om å etablere en ordning som fremmer en raskere utskifting av de eldste og mest forurensende bilene. Jean-Hansen (1997) Viggo: Virkninger av å innføre vrakpremie biler i TØI-notat 1079/1997. Sætermo mfl. (1997) Inger-Anne F., Killi, Marit, Hovi Inger Beate, Ryntveit, Anne Kirsti: Virkninger av midlertidig økning av vrakpanten. Forprosjekt. TØI-notat 1064/1997 NAF (2011) Norske bilavgifter - NAFs innspill til et helhetlig avgiftssystem. Oslo februar 2011 NAF mfl. (2013), BIL og NBF: Norske bilavgifter fram mot Oslo 20. februar 2013 NP (2011) Etterspørsel etter drivstoff til bruk i lette biler. Regresjonsberegninger Oslo, oktober 2011 OFV: Bil og vei. Statistikk. Diverse årganger. Opplysningsrådet for Veitrafikken AS. Oslo Simonsen (1998) Jesper; statssekretær i Miljøverndepartementet: Bil-demontørenes plass i miljøpolitikken. Innlegg på NBLs landsmøte Stavanger 20. mars 1998 ( ) St prp nr 104 ( ): Iverksettelse av oppsamlingssystem for bilvrak. Oslo. St prp nr 148 ( ): Etablering av et landsomfattende system for disponering av bilvrak og annet metallskrap. Oslo. TAD (2013) Avgiftshistorie 2013 Oslo / 22

16 Diverse statsbudsjetteter: Finansdepartementet: St.prop 1/Prop. 1 S Skatter og avgifter (diverse årganger) Miljøverndepartementet: Statsbudsjettet (St.prop. 1/Prop. 1 S for Miljøverndepartementet) 16 / 22

17 Vedlegg 1: Datagrunnlag Tabell 1 Biler vraket mot pant Antall Prosent av bestanden Gjennomsnittsalder, år Personbiler Varebiler Personbiler Varebiler Personbiler Varebiler ,4 2, ,9 3, ,4 2, ,3 2, ,9 2, , ,2 1, ,3 1, ,4 1, ,2 1, ,7 1, ,7 6,5 17,4 14, ,4 1,5 17,4 14, ,3 2 17,3 14, ,1 2,5 17,5 14, ,8 2,6 17, ,8 2,4 17,8 15, ,2 2, , ,9 2,7 18, ,2 2,5 18, ,7 2,1 18, ,7 2, , ,3 1,8 18,9 15, ,5 2,3 18,7 15, ,9 1,9 18,5 14, ,9 2 18,4 14, ,6 2,4 19,2 16, ,4 2,4 18,1 15 Kilde: OFV fram til 1998, deretter SSB 17 / 22

18 Tabell 2 Netto avregistrering og innleverte personbiler mot vrakpant. Antall Førstegangsregistrert Endret Netto Innlevert ny brukt beholdning avregistrering vrak Kilde: OFV og egne beregninger 18 / 22

19 Vedlegg 2: Regresjonsanalyse I dette vedlegget dokumenteres regresjonsanalysen der antall vrakede biler mot pant antas å være en funksjon av vrakpanten (år t) og antall gamle biler (16 år eller eldre) ved inngangen til år t, dvs. år t-1. For å unngå problemer med såkalte ikke-stasjonære variable, som er et vanlig problem i analyser av tidsserier, brukes en "kointegrasjons"-metode eller en ecm-modell (error correction model). Modellutformingen, testing mv. er nærmere drøftet i NP (2011) 11. Her gjennomgås kun spesifisering av modellen og estimeringsresultatene, samt helt kort resultatet av de statistiske testene. Litt generelt om ecm-modellen En ecm-modell kan spesifiseres som: (1) Δy t = αδx t λ[y t-1 β 0 β 1 x t-1 ] + u t Δ angir at variabelen er på tilvekstform, y angir den endogene variabelen, mens x er en enkelt eksogen variabel eller en vektor med eksogene variabler. α måler korttidsvirkningen(e) endringer i x har på y, mens β 1 måler langtidseffekten(e). Variablene er på logaritmisk form, og da vil α og β 1 være elastisiteter på henholdsvis kort og lang sikt. Uttrykket i hakeparentesen angir det langsiktige likevektsforholdet. λ er error-correction-koeffisienten som angir hvor hurtig tilpasningsraten til den langsiktige likevekten skjer etter en kortsiktig endring i en eksogen variabel i en gitt periode. λ skal ligge mellom 0 og -1. Dersom λ er lik -0,7, vil det si at 70 % av avviket fra likevekten i en periode rettes opp i neste. Oppretting til langsiktig likevekt vil da gå raskt. Dersom λ er -0,2, vil bare 20 % av ulikevekten rettes opp i påfølgende periode; det tar tid å komme tilbake til en likevektssituasjon. For å estimere modellen løser vi opp hakeparentesen.: (4) Δy t = λβ 0 + αδx t λy t-1 + λβ 1 x t-1 + u t Den langsiktige elastisiteten finner vi ved å dividere den estimerte koeffisienten foran x t-1 med λ. Modell for antall vrakede biler Modellen er spesifisert som: v t = -0,357+ 0,825 b t + 0,313 p t 0,832[v t-1-0,918b t-1 ] + 0,560δ (0,270) (2,439) (3,191) (-6,052) (2,804) der v = antall person- og varebiler levert mot pant p = vrakpant b = antall person- og varebiler 16 år eller eldre δ = dummyvariabel, se teksten under T-statistikken er angitt i parentes under variablene. Med unntak av konstantleddet er alle variable signifikant forskjellig fra null. 11 NP (2011) Etterspørsel etter drivstoff til bruk i lette biler. Regresjonsberegninger Oslo, oktober / 22

20 R 2 er lik 0,974, det vil si at funksjonen forklarer 97 % av variasjonene i antall innleverte biler mot pant. Korreksjonskoeffisienten λ viser at 83 % av avviket fra likevekten i en periode rettes opp i neste. Det vil altså si at det går kun litt over ett år før antall innleverte biler faller tilbake til den langsiktige likevektsbanen etter en endring i antall gamle biler. Dette er en rask tilpasning, som indikerer at innleveringen av biler ikke påvirkes nevneverdig av kortsiktige effekter. Størrelsen på panten er bare signifikant på kort sikt. Antall gamle biler er signifikant både på kort og lang sikt. Statistiske tester Forutsetninger for å bruke ecm-metoden Forutsetningene for å kunne bruke en ecm-modell er at første-differansene er stasjonære og at dataene kointegrerer. For å teste om dataene er stasjonære brukes Dickey-Fuller testen (DF), med konstantledd. H 0 : dataene er ikke-stasjonære, mot H 1 : dataene er stasjonære. Den estimerte t-verdien i testen kan ikke sammenliknes med vanlig t-verdi fordi det under null-hypotesen forutsettes at dataene er ikke-stasjonære. Dersom t-verdien er større enn -3, er dataene ikke-stasjonære. Test om dataene er stasjonære. Estimerte t-verdier 1.diff 2.diff Vrakede biler -4,256-8,359 Gamle biler -2,037-4,252 Pant -5,083-7,063 Vi ser her at tidsserien for gamle biler ikke er stasjonær, men har rot (1). Vrakede biler og pant er begge stasjonære både som tidsseriedata og i førstedifferansen. Dataene koinegrerer dersom λ i (1) er signifikant. Som det framgår seinere, er denne variabelen signifikant. Forutsetninger om restleddet Det er fem forutsetninger om restleddet som må være oppfylt, for at minste kvadraters metode skal gi forventningsrette estimater med minst varians og at hypotesetestene mht. de estimerte parameterne skal være valide. I estimeringen brukes i hovedsak Excel. 1. Forventning til restleddet skal være lik null: E(ε t ) = 0 Siden regresjonslikningen har et konstantledd, vil gjennomsnittet av restleddet bli lik null. Forutsetningen er i utgangspunktet oppfylt. 2. Variansen er konstant og endelig: var(ε t ) = σ < - homoskedastisitet 20 / 22

Figur 1. Salg av bensin og diesel. Bensin Diesel totalt Autodiesel Anleggsdiesel

Figur 1. Salg av bensin og diesel. Bensin Diesel totalt Autodiesel Anleggsdiesel 1 96 1 962 1 964 1 966 1 968 1 97 1 972 1 974 1 976 1 978 1 98 1 982 1 984 1 986 1 988 1 99 1 992 1 994 1 996 1 998 2 2 2 2 4 2 6 2 8 2 1 2 12 2 14 Mill l Salg av drivstoff til veitransport Salget av drivstoff

Detaljer

Bilgenerasjonsmodell versjon 1

Bilgenerasjonsmodell versjon 1 TØI rapport 427/1999 Forfatter: Arild Ragnøy Oslo 1999, 54 sider Bilgenerasjonsmodell versjon 1 Sentrale samferdselspolitiske problemer er knyttet til utviklingen i bilparkens omfang og sammensetning.

Detaljer

Figur 1. Salg av bensin og diesel. Bensin Diesel totalt Autodiesel Anleggsdiesel

Figur 1. Salg av bensin og diesel. Bensin Diesel totalt Autodiesel Anleggsdiesel 1 96 1 962 1 964 1 966 1 968 1 97 1 972 1 974 1 976 1 978 1 98 1 982 1 984 1 986 1 988 1 99 1 992 1 994 1 996 1 998 2 2 2 2 4 2 6 2 8 2 1 2 12 2 14 Mill l NOTAT Dato: 13. april 216 Salg av drivstoff til

Detaljer

Bilavgiftene fra kjøp til bruk

Bilavgiftene fra kjøp til bruk Bilavgiftene fra kjøp til bruk BILs forslag til en mer trafikksikker og miljøvennlig bilpolitikk At forurenser skal betale for sine utslipp, er riktig og viktig. Dessverre er ikke det norske bilavgiftssystemet

Detaljer

Kort overblikk over kurset sålangt

Kort overblikk over kurset sålangt Kort overblikk over kurset sålangt Kapittel 1: Deskriptiv statististikk for en variabel Kapittel 2: Deskriptiv statistikk for samvariasjon mellom to variable (regresjon) Kapittel 3: Metoder for å innhente

Detaljer

+ S2 Y ) 2. = 6.737 6 (avrundet nedover til nærmeste heltall) n Y 1

+ S2 Y ) 2. = 6.737 6 (avrundet nedover til nærmeste heltall) n Y 1 Løsningsforslag for: MOT10 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 6. november 007 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP0S, Casio FX8 eller TI-0 Tabeller og formler i statistikk (Tapir forlag) MERKNADER:

Detaljer

Appendiks 5 Forutsetninger for lineær regresjonsanalyse

Appendiks 5 Forutsetninger for lineær regresjonsanalyse Appendiks 5 Forutsetninger for lineær regresjonsanalyse Det er flere krav til årsaksslutninger i regresjonsanalyse. En naturlig forutsetning er tidsrekkefølge og i andre rekke spiller variabeltype inn.

Detaljer

SOS1120 Kvantitativ metode. Regresjonsanalyse. Lineær sammenheng II. Lineær sammenheng I. Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005

SOS1120 Kvantitativ metode. Regresjonsanalyse. Lineær sammenheng II. Lineær sammenheng I. Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005 SOS1120 Kvantitativ metode Regresjonsanalyse Forelesningsnotater 11. forelesning høsten 2005 Per Arne Tufte Lineær sammenheng I Lineær sammenheng II Ukelønn i kroner 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000

Detaljer

NOx-utslipp fra lastebiltransport effekter av forsert utskifting av lastebilparken

NOx-utslipp fra lastebiltransport effekter av forsert utskifting av lastebilparken Sammendrag: NOx-utslipp fra lastebiltransport effekter av forsert utskifting av lastebilparken TØI rapport 1410/2015 Forfattere: Elise Caspersen og Inger Beate Hovi Oslo 2015 35 sider Analysen i denne

Detaljer

Bilavgifter. Studiebesøk fra det danske Folketings skatteutvalg. Oslo, SAU Alm.del Bilag 115 Offentligt. Norwegian Ministry of Finance

Bilavgifter. Studiebesøk fra det danske Folketings skatteutvalg. Oslo, SAU Alm.del Bilag 115 Offentligt. Norwegian Ministry of Finance Skatteudvalget Engelsk mal: Startside 2016-17 SAU Alm.del Bilag 115 Offentligt Norwegian Ministry of Finance Bilavgifter Studiebesøk fra det danske Folketings skatteutvalg Oslo, 30.01.2017 Disposisjon

Detaljer

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert = 2.16 0

Oppgave 1. T = 9 Hypotesetest for å teste om kolesterolnivået har endret seg etter dietten: T observert = 2.16 0 Løsningsforslag til eksamen i MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 08. mai 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk (Tapir

Detaljer

2 Klimautslipp. 2.1 Hva dreier debatten seg om? 2.2 Hva er sakens fakta?

2 Klimautslipp. 2.1 Hva dreier debatten seg om? 2.2 Hva er sakens fakta? 2 Klimautslipp 2.1 Hva dreier debatten seg om? FNs klimapanel mener menneskeskapte klimautslipp er den viktigste årsaken til global oppvarming. Det er derfor bred politisk enighet om at alle former for

Detaljer

Andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010

Andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010 Andre sett med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010 Dette er det andre settet med obligatoriske oppgaver i STK1110 høsten 2010. Oppgavesettet består av fire oppgaver. Det er valgfritt om du vil

Detaljer

Profil Lavpris Supermarked Hypermarked Totalt. Coop Prix 4 4. Coop Extra 13 5. Coop Mega 7 7. Coop Obs 5 13. Rimi 24 24. Ica Supermarked 7 7

Profil Lavpris Supermarked Hypermarked Totalt. Coop Prix 4 4. Coop Extra 13 5. Coop Mega 7 7. Coop Obs 5 13. Rimi 24 24. Ica Supermarked 7 7 Vedlegg 1 - Regresjonsanalyser 1 Innledning og formål (1) Konkurransetilsynet har i forbindelse med Vedtak 2015-24, (heretter "Vedtaket") utført kvantitative analyser på data fra kundeundersøkelsen. I

Detaljer

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt.

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt. Eksamen i: MET040 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 4. juni 2008 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 5 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

Detaljer

Bilavgifter i 2013-budsjettet. BIL 22. november 2012 Statssekretær Kjetil Lund

Bilavgifter i 2013-budsjettet. BIL 22. november 2012 Statssekretær Kjetil Lund Bilavgifter i 2013-budsjettet BIL 22. november 2012 Statssekretær Kjetil Lund 1 Oversikt - anslåtte inntekter for 2013 Bruksavhengige avgifter (drivstoffavgiftene): Veibruksavgiftene 17 mrd. kroner CO

Detaljer

Status fra Europa arbeidet med bilbransjens rammebetingelser

Status fra Europa arbeidet med bilbransjens rammebetingelser Status fra Europa arbeidet med bilbransjens rammebetingelser Bakgrunn Gruppeunntaket fra 2002 hadde forbrukerorientering Gruppeunntaket fra 2013 gir alle muligheter til produsent/importør CECRA "tapte"

Detaljer

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt.

Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare spørsmålene. Ved sensuren teller alle delspørsmål likt. Eksamen i: MET040 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 4 november 2008 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 4 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

Detaljer

Snøtetthet. Institutt for matematiske fag, NTNU 15. august Notat for TMA4240/TMA4245 Statistikk

Snøtetthet. Institutt for matematiske fag, NTNU 15. august Notat for TMA4240/TMA4245 Statistikk Snøtetthet Notat for TMA424/TMA4245 Statistikk Institutt for matematiske fag, NTNU 5. august 22 I forbindelse med varsling av om, klimaforskning og særlig kraftproduksjon er det viktig å kunne anslå hvor

Detaljer

Løsningsforslag til obligatorisk innlevering 3.

Løsningsforslag til obligatorisk innlevering 3. svar3.nb 1 Løsningsforslag til obligatorisk innlevering 3. Oppgave 1 * Vi skal sammenlikne to sensoere A og B. Begge har rettet den samme oppgaven. Hvis populasjonen er eksamensoppgavene, har vi altså

Detaljer

OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 6 SIDER MERKNADER: Alle deloppgaver vektlegges likt.

OPPGAVESETTET BESTÅR AV 3 OPPGAVER PÅ 6 SIDER MERKNADER: Alle deloppgaver vektlegges likt. EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 08. mai 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk (Tapir forlag) OPPGAVESETTET

Detaljer

Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle andre hjelpemidler

Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle andre hjelpemidler EKSAMENSOPPGAVER Institutt: Eksamen i: Tid: IKBM STAT100 Torsdag 13.des 2012 STATISTIKK 09.00-12.30 (3.5 timer) Emneansvarlig: Solve Sæbø ( 90065281) Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator, alle

Detaljer

Kontroll av bremser på tyngre kjøretøy ved teknisk utekontroll

Kontroll av bremser på tyngre kjøretøy ved teknisk utekontroll Sammendrag: TØI-rapport 701/2004 Forfatter(e): Per G Karlsen Oslo 2004, 52 sider Kontroll av bremser på tyngre kjøretøy ved teknisk utekontroll Med hensyn på trafikksikkerhet er det viktig at kjøretøy

Detaljer

Oppgave 1. X 1 B(n 1, p 1 ) X 2. Vi er interessert i forskjellen i andeler p 1 p 2, som vi estimerer med. p 1 p 2 = X 1. n 1 n 2.

Oppgave 1. X 1 B(n 1, p 1 ) X 2. Vi er interessert i forskjellen i andeler p 1 p 2, som vi estimerer med. p 1 p 2 = X 1. n 1 n 2. Løsningsforslag til eksamen i MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 17 november 2008 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk Tapir

Detaljer

HØGSKOLEN I STAVANGER

HØGSKOLEN I STAVANGER EKSAMEN I: MOT0 STATISTISKE METODER VARIGHET: TIMER DATO:. NOVEMBER 00 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV OPPGAVER PÅ 7 SIDER HØGSKOLEN

Detaljer

Analyse av forklaringer på variasjoner i selskapenes effektivitet - På oppdrag for DEFO og KS Bedrift

Analyse av forklaringer på variasjoner i selskapenes effektivitet - På oppdrag for DEFO og KS Bedrift Analyse av forklaringer på variasjoner i selskapenes effektivitet - På oppdrag for DEFO og KS Bedrift 18. mai 2015 Svein Sandbakken / Jørn Bugge / Linn Renée Naper / Helge Schroeder Innhold 1. Mandat og

Detaljer

vekt. vol bruk

vekt. vol bruk UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1110 Statistiske metoder og dataanalyse 1. Eksamensdag: 10. desember 2010. Tid for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet er

Detaljer

I enkel lineær regresjon beskrev linja. μ y = β 0 + β 1 x

I enkel lineær regresjon beskrev linja. μ y = β 0 + β 1 x Multiple regresjon Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable.det er fortsatt en responsvariabel. Måten dette gjøre på er nokså naturlig. Prediktoren

Detaljer

SAKSPROTOKOLL - UTRYKNINGSKJØRETØY - BEREDSKAP - SALG/REINVESTERING BEFALSBILER

SAKSPROTOKOLL - UTRYKNINGSKJØRETØY - BEREDSKAP - SALG/REINVESTERING BEFALSBILER SAKSPROTOKOLL - UTRYKNINGSKJØRETØY - BEREDSKAP - SALG/REINVESTERING BEFALSBILER Hovedutvalg teknisk behandlet saken den 15.10.2015, saksnr. 129/15 Behandling: Brannsjef Onar Walland redegjorde kort i saken.

Detaljer

SAKSPROTOKOLL - UTRYKNINGSKJØRETØY - BEREDSKAP, SALG/REINVESTERING BEFALSBILER

SAKSPROTOKOLL - UTRYKNINGSKJØRETØY - BEREDSKAP, SALG/REINVESTERING BEFALSBILER SAKSPROTOKOLL - UTRYKNINGSKJØRETØY - BEREDSKAP, SALG/REINVESTERING BEFALSBILER Hovedutvalg teknisk behandlet saken den 27.08.2015, saksnr. 89/15 Behandling: Albertsen (KrF) fremmet følgende forslag: Hovedutvalg

Detaljer

6.2 Signifikanstester

6.2 Signifikanstester 6.2 Signifikanstester Konfidensintervaller er nyttige når vi ønsker å estimere en populasjonsparameter Signifikanstester er nyttige dersom vi ønsker å teste en hypotese om en parameter i en populasjon

Detaljer

QED 1 7. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode

QED 1 7. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode QED 1 7 Matematikk for grunnskolelærerutdanningen Bind 2 Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode Kapittel 4 Oppgave 1 La være antall øyne på terningen. a) Vi får følgende sannsynlighetsfordeling

Detaljer

Fra inntektskilde til miljøløsning

Fra inntektskilde til miljøløsning Notat om bilavgifter fra Volvo Personbiler Norge Fra inntektskilde til miljøløsning Volvo Personbiler Norge har et sterkt fokus på våre klimautfordringer. Vårt mål er nullutslipp fra egne biler innen 2025,

Detaljer

2 Klimautslipp. 2.1 Hva dreier debatten seg om? 2.2 Hva er sakens fakta?

2 Klimautslipp. 2.1 Hva dreier debatten seg om? 2.2 Hva er sakens fakta? 2 Klimautslipp 2.1 Hva dreier debatten seg om? FNs klimapanel mener menneskeskapte klimautslipp er den viktigste årsaken til global oppvarming. Det er derfor bred politisk enighet om at alle former for

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 9: Inferens om én populasjon

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 9: Inferens om én populasjon ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kapittel 9: Inferens om én populasjon Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kap. 9: Inferens om én populasjon Statistisk inferens har som mål å tolke/analysere

Detaljer

Fasit for tilleggsoppgaver

Fasit for tilleggsoppgaver Fasit for tilleggsoppgaver Uke 5 Oppgave: Gitt en rekke med observasjoner x i (i = 1,, 3,, n), definerer vi variansen til x i som gjennomsnittlig kvadratavvik fra gjennomsnittet, m.a.o. Var(x i ) = (x

Detaljer

Kap. 10: Løsningsforslag

Kap. 10: Løsningsforslag Kap. 10: Løsningsforslag 1 1.1 Markedets risikopremie (MP ) er definert som MP = (r m r f ). Ifølge oppsummeringen i læreboken (Strøm, 2017, side 199), er markedets risikopremie i området 5.0 8.0 prosent.

Detaljer

3.A IKKE-STASJONARITET

3.A IKKE-STASJONARITET Norwegian Business School 3.A IKKE-STASJONARITET BST 1612 ANVENDT MAKROØKONOMI MODUL 5 Foreleser: Drago Bergholt E-post: Drago.Bergholt@bi.no 11. november 2011 OVERSIKT - Ikke-stasjonære tidsserier - Trendstasjonaritet

Detaljer

Oppgave 1. Det oppgis at dersom y ij er observasjon nummer j fra laboratorium i så er SSA = (y ij ȳ i ) 2 = 3.6080.

Oppgave 1. Det oppgis at dersom y ij er observasjon nummer j fra laboratorium i så er SSA = (y ij ȳ i ) 2 = 3.6080. EKSAMEN I: MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 28. FEBRUAR 2005 TILLATTE HJELPEMIDLER: KALKULATOR, TABELLER OG FORMLER I STATISTIKK (TAPIR FORLAG) OPPGAVESETTET BESTÅR AV 4 OPPGAVER PÅ

Detaljer

Bakgrunn og metode. 1. Før- og etteranalyse på strekninger med ATK basert på automatiske målinger 2. Måling av fart ved ATK punkt med lasterpistol

Bakgrunn og metode. 1. Før- og etteranalyse på strekninger med ATK basert på automatiske målinger 2. Måling av fart ved ATK punkt med lasterpistol TØI rapport Forfatter: Arild Ragnøy Oslo 2002, 58 sider Sammendrag: Automatisk trafikkontroll () Bakgrunn og metode Mangelfull kunnskap om effekten av på fart Automatisk trafikkontroll () er benyttet til

Detaljer

Kap. 10: Inferens om to populasjoner. Eksempel. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Kap. 10: Inferens om to populasjoner. Eksempel. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Kap. 10: Inferens om to populasjoner Situasjon: Vi ønsker å sammenligne to populasjoner med populasjonsgjennomsnitt henholdsvis μ 1 og μ. Vi trekker da ett utvalg fra hver populasjon. ST00 Statistikk for

Detaljer

2. Hva er en sampelfordeling? Nevn tre eksempler på sampelfordelinger.

2. Hva er en sampelfordeling? Nevn tre eksempler på sampelfordelinger. H12 - Semesteroppgave i statistikk - sensurveiledning Del 1 - teori 1. Gjør rede for resonnementet bak ANOVA. Enveis ANOVA tester om det er forskjeller mellom gjennomsnittene i tre eller flere populasjoner.

Detaljer

7.2 Sammenligning av to forventinger

7.2 Sammenligning av to forventinger 7.2 Sammenligning av to forventinger To-utvalgs z-observator To-utvalgs t-prosedyrer To-utvalgs t-tester To-utvalgs t-konfidensintervall Robusthet To-utvalgs t-prosedyrerår variansene er like Sammenlikning

Detaljer

Innst. S. nr. 188. (2007-2008) Innstilling til Stortinget fra finanskomiteen. Dokument nr. 8:45 (2007-2008)

Innst. S. nr. 188. (2007-2008) Innstilling til Stortinget fra finanskomiteen. Dokument nr. 8:45 (2007-2008) Innst. S. nr. 188 (2007-2008) Innstilling til Stortinget fra finanskomiteen Dokument nr. 8:45 (2007-2008) Innstilling fra finanskomiteen om representantforslag fra stortingsrepresentantene Hans Olav Syversen,

Detaljer

10.1 Enkel lineær regresjon Multippel regresjon

10.1 Enkel lineær regresjon Multippel regresjon Inferens for regresjon 10.1 Enkel lineær regresjon 11.1-11.2 Multippel regresjon 2012 W.H. Freeman and Company Denne uken: Enkel lineær regresjon Litt repetisjon fra kapittel 2 Statistisk modell for enkel

Detaljer

På ville veier Om avgifter, insentiver og finansiering av veier

På ville veier Om avgifter, insentiver og finansiering av veier På ville veier Om avgifter, insentiver og finansiering av veier OFV frokostmøte. Oslo, 31. januar 2019 Tor Homleid, Vista Analyse Veiprising og optimale bompenger Vista Analyse Kan lastes ned fra vista-analyse.no

Detaljer

St.prp. nr. 25 ( ) Om endringer på statsbudsjettet for 2004 under kapitler administrert av Miljøverndepartementet

St.prp. nr. 25 ( ) Om endringer på statsbudsjettet for 2004 under kapitler administrert av Miljøverndepartementet St.prp. nr. 25 (2004 2005) Om endringer på statsbudsjettet for 2004 under kapitler administrert av Miljøverndepartementet Tilråding fra Miljøverndepartementet av 12. november 2004, godkjent i statsråd

Detaljer

Bruk data fra tabellen over (utvalget) og opplysninger som blir gitt i oppgavene og svar på følgende spørsmål:

Bruk data fra tabellen over (utvalget) og opplysninger som blir gitt i oppgavene og svar på følgende spørsmål: Frafall fra videregende skole (VGS) er et stort problem. Bare ca 70% av elevene som begynner p VGS fullfører og bestr i løpet av 5 r. For noen elever er skolen s lite attraktiv at de velger slutte før

Detaljer

Oppgave 1. . Vi baserer oss på at p 47 1 og p 2 er tilnærmet normalfordelte (brukbar tilnærming). Vi har tilnærmet at (n 1 = n 2 = 47)

Oppgave 1. . Vi baserer oss på at p 47 1 og p 2 er tilnærmet normalfordelte (brukbar tilnærming). Vi har tilnærmet at (n 1 = n 2 = 47) MOT310 tatistiske metoder 1 Løsningsforslag til eksamen vår 006, s. 1 Oppgave 1 a) En tilfeldig utvalgt besvarelse får F av sensor 1 med sannsynlighet p 1 ; resultatene for ulike besvarelser er uavhengige.

Detaljer

Innledning. Prisfølsom etterspørsel etter biler. Sammendrag Etterspørselen etter nye personbiler. analysert ved hjelp av modellen BIG

Innledning. Prisfølsom etterspørsel etter biler. Sammendrag Etterspørselen etter nye personbiler. analysert ved hjelp av modellen BIG Sammendrag Etterspørselen etter nye personbiler analysert ved hjelp av modellen BIG TØI rapport 1665/2018 Forfattere: Lasse Fridstrøm, Vegard Østli Oslo 2018 46 sider Den differensierte beskatningen av

Detaljer

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår

Løsningsforslag ECON 2130 Obligatorisk semesteroppgave 2017 vår Løsningsforslag ECON 130 Obligatorisk semesteroppgave 017 vår Andreas Myhre Oppgave 1 1. (i) Siden X og Z er uavhengige, vil den simultane fordelingen mellom X og Z kunne skrives som: f(x, z) = P(X = x

Detaljer

Oppgave 1 (25 %) Resultater fra QM: a) Maximin = 0 ved ikke å lansere. b) Maximax = 27000000 for produkt 2.

Oppgave 1 (25 %) Resultater fra QM: a) Maximin = 0 ved ikke å lansere. b) Maximax = 27000000 for produkt 2. Oppgave 1 (25 %) Resultater fra QM: a) Maximin = 0 ved ikke å lansere. b) Maximax = 27000000 for produkt 2. c) EMV max = 1000000 * 0.8 + 27000000 * 0.2 = 4600000 for produkt 2. d) 0.2 * 27000000 4600000

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Statistisk inferens (kap. 8) Statistisk inferens er å tolke/analysere resultater fra utvalget for å finne ut mest mulig

Detaljer

Universitetet i Oslo - Økonomisk Institutt Obligatorisk innlevering i ECON1310 våren 2018 FASIT

Universitetet i Oslo - Økonomisk Institutt Obligatorisk innlevering i ECON1310 våren 2018 FASIT Universitetet i Oslo - Økonomisk Institutt Obligatorisk innlevering i ECON30 våren 208 FASIT Ved sensuren vil oppgave tillegges 25% vekt, oppgave 2 50% vekt og oppgave 3 25% vekt. Merk: dette er ikke en

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kap. 10: Inferens om to populasjoner Situasjon: Det er to populasjoner som vi ønsker å sammenligne. Vi trekker da et utvalg

Detaljer

Inferens i regresjon

Inferens i regresjon Strategi som er fulgt hittil: Inferens i regresjon Deskriptiv analyse og dataanalyse først. Analyse av en variabel før studie av samvariasjon. Emne for dette kapittel er inferens når det er en respons

Detaljer

Gruppe 1 Gruppe 2 Gruppe a) Finn aritmetisk gjennomsnitt, median, modus og standardavvik for gruppe 2.

Gruppe 1 Gruppe 2 Gruppe a) Finn aritmetisk gjennomsnitt, median, modus og standardavvik for gruppe 2. Sensurveiledning Ped 3001 h12 Oppgave 1 Er det sammenheng mellom støtte fra venner og selvaktelse hos ungdom? Dette spørsmålet ønsket en forsker å undersøke. Han samlet data på 9. klassingers opplevde

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamen i: ECON30 Statistikk UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamensdag: 03.06.06 Sensur kunngjøres: 4.06.06 Tid for eksamen: kl. 09:00 :00 Oppgavesettet er på 5 sider Tillatte hjelpemidler:

Detaljer

ECON240 VÅR / 2016 BOKMÅL

ECON240 VÅR / 2016 BOKMÅL ECON240 VÅR / 2016 BOKMÅL UNIVERSITETET I BERGEN EKSAMEN UNDER SAMFUNNSVITENSKAPELIG GRAD [ DATO og KLOKKESLETT FOR EKSAMEN (START OG SLUTT) ] Tillatte hjelpemidler: Matematisk formelsamling av K. Sydsæter,

Detaljer

TMA4240 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk Høst 2016 TMA4240 Statistikk Høst 2016 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalt øving 12 Denne øvingen består av oppgaver om enkel lineær regresjon. De handler blant

Detaljer

i x i

i x i TMA4245 Statistikk Vår 2016 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalte oppgaver 11, blokk II Oppgavene i denne øvingen dreier seg om hypotesetesting og sentrale

Detaljer

Multippel regresjon. Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable x 1, x 2,, x p.

Multippel regresjon. Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable x 1, x 2,, x p. Multippel regresjon Her utvider vi perspektivet for enkel lineær regresjon til også å omfatte flere forklaringsvariable x 1, x 2,, x p. Det er fortsatt en responsvariabel y. Måten dette gjøre på er nokså

Detaljer

3 Lokal forurensning. 3.1 Hva dreier debatten seg om? 3.2 Hva er sakens fakta? Svevestøv

3 Lokal forurensning. 3.1 Hva dreier debatten seg om? 3.2 Hva er sakens fakta? Svevestøv 3 Lokal forurensning 3.1 Hva dreier debatten seg om? I flere storbyer kan det vinterstid med kald stillestående luft og inversjon oppstå et problem ved at forurensningsforskriftens grenseverdier for NO

Detaljer

TMA4240 Statistikk Høst 2016

TMA4240 Statistikk Høst 2016 TMA4240 Statistikk Høst 2016 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Anbefalt øving 11 Oppgavene i denne øvingen dreier seg om hypotesetesting og sentrale begreper

Detaljer

Hva skjer a? Nytt om veien til 2025-målet for personbiler. Lasse Fridstrøm og Vegard Østli, Transportøkonomisk institutt (TØI)

Hva skjer a? Nytt om veien til 2025-målet for personbiler. Lasse Fridstrøm og Vegard Østli, Transportøkonomisk institutt (TØI) Hva skjer a? Nytt om veien til 2025-målet for personbiler Lasse Fridstrøm og Vegard Østli, Transportøkonomisk institutt (TØI) Arendalsuka, 14.8.2018 Disposisjon 1. Modellen BIG 2. Konkurransen mellom bensin-,

Detaljer

Løsningsforslag. n X. n X 1 i=1 (X i X) 2 og SY 2 = 1 ny S 2 X + S2 Y

Løsningsforslag. n X. n X 1 i=1 (X i X) 2 og SY 2 = 1 ny S 2 X + S2 Y Statistiske metoder 1 høsten 004. Løsningsforslag Oppgave 1: a) Begge normalplottene gir punkter som ligger omtrent på ei rett linje så antagelsen om normalfordeling ser ut til å holde. Konfidensintervall

Detaljer

Hypotesetesting. mot. mot. mot. ˆ x

Hypotesetesting. mot. mot. mot. ˆ x Kapittel 6.4-6.5: ypotesetesting ypotesetesting er en standard vitenskapelig fremgangsmåte for å sjekke påstander. Generell problemstilling: Basert på informasjonen i data fra et tilfeldig utvalg ønsker

Detaljer

Verdens statistikk-dag. Signifikanstester. Eksempel studentlån. http://unstats.un.org/unsd/wsd/

Verdens statistikk-dag. Signifikanstester. Eksempel studentlån. http://unstats.un.org/unsd/wsd/ Verdens statistikk-dag http://unstats.un.org/unsd/wsd/ Signifikanstester Ønsker å teste hypotese om populasjon Bruker data til å teste hypotese Typisk prosedyre Beregn sannsynlighet for utfall av observator

Detaljer

Innføring av tilskudd til kassering av nye kategorier kasserte kjøretøy

Innføring av tilskudd til kassering av nye kategorier kasserte kjøretøy Klima- og miljødepartementet Postboks 8013 Dep 0030 OSLO Oslo, 03.04.2017 Deres ref.: [Deres ref.] Vår ref. (bes oppgitt ved svar): 2017/3532 Saksbehandler: Ole Thomas Thommesen Innføring av tilskudd til

Detaljer

Statistisk inferens (kap. 8) Hovedtyper av statistisk inferens. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Statistisk inferens (kap. 8) Hovedtyper av statistisk inferens. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere 2 Statistisk inferens (kap. 8) Statistisk inferens er å tolke/analysere resultater fra utvalget for å finne ut mest mulig om populasjonen. Konkret: Å analysere en utvalgsobservator for å trekke slutninger

Detaljer

ECON 1310 Våren 2006 Oppgavene tillegges lik vekt ved sensuren.

ECON 1310 Våren 2006 Oppgavene tillegges lik vekt ved sensuren. ECON 30 Våren 2006 Oppgavene tillegges lik vekt ved sensuren. Oppgave Veiledning I denne oppgaven er det ikke ment at du skal bruke tid på å forklare modellen utover det som blir spurt om i oppgaven. Oppgave:

Detaljer

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2003

SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 2003 SENSORVEILEDNING FOR EKSAMENSOPPGAVEN I SVSOS107 VÅREN 003 Oppgave 1 Tabell 1 gjengir data fra en spørreundersøkelse blant personer mellom 17 og 66 år i et sannsynlighetsutvalg fra SSB sitt sentrale personregister.

Detaljer

Inferens i fordelinger

Inferens i fordelinger Inferens i fordelinger Modifiserer antagelsen om at standardavviket i populasjonen σ er kjent Mer kompleks systematisk del ( her forventningen i populasjonen). Skal se på en situasjon der populasjonsfordelingen

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Statistisk inferens (kap. 8) Statistisk inferens er å tolke/analysere resultater fra utvalget for å finne ut mest mulig

Detaljer

Kapittel 3: Studieopplegg

Kapittel 3: Studieopplegg Oversikt over pensum Kapittel 1: Empirisk fordeling for en variabel o Begrepet fordeling o Mål for senter (gj.snitt, median) + persentiler/kvartiler o Mål for spredning (Standardavvik s, IQR) o Outliere

Detaljer

Oppgaver til Studentveiledning 3 MET 3431 Statistikk

Oppgaver til Studentveiledning 3 MET 3431 Statistikk Oppgaver til Studentveiledning 3 MET 3431 Statistikk 24. april 2012 kl 17.15-20.15 i B2 Handelshøyskolen BI 2 Oppgaver 1. Eksamensoppgaver: Eksamen 01/06/2011: Oppgave 1-7. Eksamensoppgaven fra 06/2011

Detaljer

Mulige sammenhenger for plassering på samfunnsstigen

Mulige sammenhenger for plassering på samfunnsstigen Mulige sammenhenger for plassering på samfunnsstigen - blokkvis multippel regresjonsanalyse - Utarbeidet av Ronny Kleiven Antall ord (ekskludert forside og avsnitt 7) 2163 1. SAMMENDRAG Oppgaven starter

Detaljer

Hypotesetesting. Hvorfor og hvordan? Gardermoen 21. april 2016 Ørnulf Borgan. H. Aschehoug & Co Sehesteds gate 3, 0102 Oslo Tlf:

Hypotesetesting. Hvorfor og hvordan? Gardermoen 21. april 2016 Ørnulf Borgan. H. Aschehoug & Co Sehesteds gate 3, 0102 Oslo Tlf: Hypotesetesting Hvorfor og hvordan? Gardermoen 21. april 2016 Ørnulf Borgan H. Aschehoug & Co Sehesteds gate 3, 0102 Oslo Tlf: 22 400 400 www.aschehoug.no 1 Oversikt Sannsynlighetsregning og statistikk

Detaljer

QED 5 10. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode

QED 5 10. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode QED 5 10 Matematikk for grunnskolelærerutdanningen Bind 2 Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode Kapittel 4 Oppgave 1. La x være antall øyne på terningen. a) Vi får følgende sannsynlighetsfordeling

Detaljer

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014 Psykologisk institutt PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2014 Skriftlig skoleeksamen fredag 2. mai, 09:00 (4 timer). Kalkulator uten grafisk display og tekstlagringsfunksjon

Detaljer

Virkninger av å innføre vrakpremie på biler i 1996

Virkninger av å innføre vrakpremie på biler i 1996 TØI notat 1079/1997 Virkninger av å innføre vrakpremie på biler i 1996 Viggo Jean-Hansen ISSN 0806-9999 Oslo, november 1997 Tittel: Virkninger av å innføre vrakpremie på biler i 1996 Forfatter: Viggo Jean-Hansen

Detaljer

Forelesning 23 og 24 Wilcoxon test, Bivariate Normal fordeling

Forelesning 23 og 24 Wilcoxon test, Bivariate Normal fordeling Forelesning 23 og 24 Wilcoxon test, Bivariate Normal fordeling Wilcoxon Signed-Rank Test I uke, bruker vi Z test eller t-test for hypotesen H:, og begge tester er basert på forutsetningen om normalfordeling

Detaljer

Virkninger av midlertidig økning i vrakpanten

Virkninger av midlertidig økning i vrakpanten TØI notat 1064/1997 Virkninger av midlertidig økning i vrakpanten Forprosjekt Inger-Anne F. Sætermo Marit Killi Inger Beate Hovi Anne Kirsti Ryntveit Transportøkonomisk institutt (TØI) har opphavsrett

Detaljer

Oppgaven består av 9 delspørsmål som anbefales å veie like mye. Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom << >>. Oppgave 1

Oppgaven består av 9 delspørsmål som anbefales å veie like mye. Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom << >>. Oppgave 1 ECON 0 EKSMEN 007 VÅR SENSORVEILEDNING Oppgaven består av 9 delspørsmål som anbefales å veie like mye. Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom >. Oppgave. La begivenhetene BC,, være slik at og

Detaljer

TMA4240 Statistikk Høst 2009

TMA4240 Statistikk Høst 2009 TMA4240 Statistikk Høst 2009 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer b6 Oppgave 1 Oppgave 11.5 fra læreboka. Oppgave 2 Oppgave 11.21 fra læreboka. Oppgave

Detaljer

Evaluering av 16-årsgrense for øvelseskjøring med personbil. Ulykkesrisiko etter førerprøven

Evaluering av 16-årsgrense for øvelseskjøring med personbil. Ulykkesrisiko etter førerprøven TØI rapport 498/2000 Forfatter: Fridulv Sagberg Oslo 2000, 45 sider Sammendrag: Evaluering av 16-årsgrense for øvelseskjøring med personbil. Ulykkesrisiko etter førerprøven Aldersgrensen for øvelseskjøring

Detaljer

MENON - NOTAT. Hvordan vil eiendomsskatt i Oslo ramme husholdninger med lav inntekt?

MENON - NOTAT. Hvordan vil eiendomsskatt i Oslo ramme husholdninger med lav inntekt? MENON - NOTAT Hvordan vil eiendomsskatt i Oslo ramme husholdninger med lav inntekt? 07.09.2015 Sammendrag Menon Business Economics har fått i oppdrag av Oslo Høyre om å skaffe til veie tallgrunnlag som

Detaljer

Oppgave 13.1 (13.4:1)

Oppgave 13.1 (13.4:1) MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 11 (s. 1) Modell: Oppgave 13.1 (13.4:1) Y ij = µ i + ε ij, der ε ij uavh. N(0, σ 2 ) Boka opererer her med spesialtilfellet der man

Detaljer

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i <<< >>>.

TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i <<< >>>. 1 ECON213: EKSAMEN 217 VÅR - UTSATT PRØVE TALLSVAR. Det anbefales at de 9 deloppgavene merket med A, B, teller likt uansett variasjon i vanskelighetsgrad. Svarene er gitt i

Detaljer

Kjøretøy i taxinæringen

Kjøretøy i taxinæringen Kjøretøy i taxinæringen Registreringsstatistikken for 2012 13.8.2013 Notatet tar for seg bestanden av kjøretøy registrert som taxi i kjøretøyregisteret ved årsskiftet 2012/2013. Videre behandles nyregistreringer

Detaljer

Statistisk inferens (kap. 8) Hovedtyper av statistisk inferens. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

Statistisk inferens (kap. 8) Hovedtyper av statistisk inferens. ST0202 Statistikk for samfunnsvitere 2 Statistisk inferens (kap. 8) Statistisk inferens er å tolke/analysere resultater fra utvalget for å finne ut mest mulig om populasjonen. Konkret: Analysere en observator for å finne ut noe om korresponderende

Detaljer

Analyse av kontinuerlige data. Intro til hypotesetesting. 21. april 2005. Seksjon for medisinsk statistikk, UIO. Tron Anders Moger

Analyse av kontinuerlige data. Intro til hypotesetesting. 21. april 2005. Seksjon for medisinsk statistikk, UIO. Tron Anders Moger Intro til hypotesetesting Analyse av kontinuerlige data 21. april 2005 Tron Anders Moger Seksjon for medisinsk statistikk, UIO 1 Repetisjon fra i går: Normalfordelingen Variasjon i målinger kan ofte beskrives

Detaljer

EKSAMEN I FAG TMA4255 FORSØKSPLANLEGGING OG ANVENDTE STATISTISKE METODER

EKSAMEN I FAG TMA4255 FORSØKSPLANLEGGING OG ANVENDTE STATISTISKE METODER Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 8 Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist Tlf. 975 89 418 EKSAMEN I FAG TMA4255 FORSØKSPLANLEGGING OG ANVENDTE

Detaljer

Kapittel 1 - sum kjøretøyer, grupper av kjøretøyer 19. Tabellnr Tabelltekst Side

Kapittel 1 - sum kjøretøyer, grupper av kjøretøyer 19. Tabellnr Tabelltekst Side Innholdsfortegnelse Kapittel 1 - sum kjøretøyer, grupper av kjøretøyer 19 Kapittelkommentarer, kapittel 1 20 1.1 Bestand 1.1.1 Kjøretøybestanden 1899-2012 21 1.1.2 Kjøretøyer pr. 31/12 2001-2012. Sammendrag.

Detaljer

EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011

EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011 EKSAMENSOPPGAVER STAT100 Vår 2011 Løsningsforslag Oppgave 1 (Med referanse til Tabell 1) a) De 3 fiskene på 2 år hadde lengder på henholdsvis 48, 46 og 35 cm. Finn de manglende tallene i Tabell 1. Test

Detaljer

STK juni 2016

STK juni 2016 Løsningsforslag til eksamen i STK220 3 juni 206 Oppgave a N i er binomisk fordelt og EN i np i, der n 204 Hvis H 0 er sann, er forventningen lik E i n 204/6 34 for i, 2,, 6 6 Hvis H 0 er sann er χ 2 6

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Fasit - Obligatorisk øvelsesoppgave ECON 30, H09 Ved sensuren tillegges oppgave vekt 0,, oppgave vekt 0,45, og oppgave 3 vekt 0,45. Oppgave (i) Forklar kort begrepene

Detaljer

Oppgave 1. og t α/2,n 1 = 2.262, så er et 95% konfidensintervall for µ D (se kap 9.9 i læreboka): = ( 0.12, 3.32).

Oppgave 1. og t α/2,n 1 = 2.262, så er et 95% konfidensintervall for µ D (se kap 9.9 i læreboka): = ( 0.12, 3.32). Løsningsforslag til eksamen i MOT310 STATISTISKE METODER 1 VARIGHET: 4 TIMER DATO: 16. november 2009 TILLATTE HJELPEMIDLER: Kalkulator: HP30S, Casio FX82 eller TI-30 Tabeller og formler i statistikk (Tapir

Detaljer

Alternative systemer for beregning av engangsavgift på personbiler

Alternative systemer for beregning av engangsavgift på personbiler Sammendrag: TØI rapport 434/1999 Forfattere: Trond Jensen Knut Sandberg Eriksen Oslo 1999, 31 sider Alternative systemer for beregning av engangsavgift på personbiler Dagens system for engangsavgift på

Detaljer