Kan ubalanser i boligmarkedet avdekkes?

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Kan ubalanser i boligmarkedet avdekkes?"

Transkript

1 Kan ubalanser i boligmarkedet avdekkes? André K. Anundsen 27. oktober, 2016

2 Disclaimer Alt innhold i denne presentasjonen samt det jeg sier gir uttrykk for mine egne analyser, tolkninger og synspunkt, og de representerer ikke nødvendigvis synspunktene til.

3 Realboligprisene (log) i Norge, 1986kv1 2016kv3 Kilde: SSB og NB

4 Men, hva mener vi med at boligprisene er høye? Høye i forhold til hva? Prisutvikling? Inntekt? Leiepriser? Noe annet? Høye hvor? Store regionale forskjeller?

5 Denne presentasjonen Hva jeg skal forsøke å besvare: 1. Er de aggregerte boligprisene høye i forhold til inntekt, boligtilbud og renta? 2. Kan ubalanser avdekkes i samtid? 3. Er det noen gode grunner til at prisene kan bevege seg så ulikt på tvers av byer? Hva jeg ikke skal forsøke å besvare: 1. Hva er sannsynligheten for at prisene vil falle? 2. Er det tegn til regionale ubalanser? 3. Er det ubalanser i de fundamentale forholdene, som smitter over til boligprisene?

6 Hvordan skal vi gå frem for å avdekke eventuelle ubalanser? 1. En konseptuell forståelse av hva vi mener med ubalanser 2. Et operasjonalelt rammeverk for å avdekke ubalanser, gitt vår forståelse av hva det innebærer

7 Stiglitz sin definisjon av ubalanser Kilde: Stiglitz (1990), Journal of Economic Perspectives [...] if the reason that the price is high today is only because investors believe that the selling price will be high tomorrow - when fundamental factors do not seem to justify such a price then a bubble exists

8 Fire økonometriske tilnærminger til å avdekke ubalanser 1. Store og systematiske avvik mellom faktiske boligpriser og pris implisert av fundamentaler

9 Fire økonometriske tilnærminger til å avdekke ubalanser 1. Store og systematiske avvik mellom faktiske boligpriser og pris implisert av fundamentaler 2. Systematiske og signifikante prognosefeil fra en teorikonsistent dynamisk økonometrisk modell

10 Fire økonometriske tilnærminger til å avdekke ubalanser 1. Store og systematiske avvik mellom faktiske boligpriser og pris implisert av fundamentaler 2. Systematiske og signifikante prognosefeil fra en teorikonsistent dynamisk økonometrisk modell 3. Ingen tendens til likevektsjustering mot verdi implisert av fundamentaler ( steady state )

11 Fire økonometriske tilnærminger til å avdekke ubalanser 1. Store og systematiske avvik mellom faktiske boligpriser og pris implisert av fundamentaler 2. Systematiske og signifikante prognosefeil fra en teorikonsistent dynamisk økonometrisk modell 3. Ingen tendens til likevektsjustering mot verdi implisert av fundamentaler ( steady state ) 4. Tegn til eksplosivitet i boligprisene

12 Fire økonometriske tilnærminger til å avdekke ubalanser 1. Store og systematiske avvik mellom faktiske boligpriser og pris implisert av fundamentaler 2. Systematiske og signifikante prognosefeil fra en teorikonsistent dynamisk økonometrisk modell 3. Ingen tendens til likevektsjustering mot verdi implisert av fundamentaler ( steady state ) 4. Tegn til eksplosivitet i boligprisene De to første er best egnet til ex-post evalueringer, mens de siste to kan brukes i samtid

13 Hvilke fundamentaler? De første tre metodene betrakter inntekt per innbygger, boligkapitalbeholdning per innbygger og rente etter skatt som fundamentaler Den siste betrakter boligpriser relativt til inntekt Tekniske detaljer finnes i Working Paper

14 Metode # 1: Avvik fra estimert likevekt (fundamentaler) 1. Estimer fundamentalprisen, ph som bestemt av inntekt, boligkapital og rente etter skatt ved hjelp av data frem til 2000

15 Metode # 1: Avvik fra estimert likevekt (fundamentaler) 1. Estimer fundamentalprisen, ph som bestemt av inntekt, boligkapital og rente etter skatt ved hjelp av data frem til Anta at det samme forholdet gjelder i perioden deretter, og sammenlikn den impliserte likevektsbanen med den faktiske banen

16 Metode # 1: Faktisk pris (sort) mot implisert likevektspris (rød) USA, 2000Kv Kv.4

17 Metode # 1: Faktisk pris (sort) mot implisert likevektspris (rød) USA, 2000Kv Kv.4 Norge, 2000Kv Kv.4

18 Metode # 2: Systematiske prognosefeil 1. Bygger en dynamisk prognosemodell for kvartalsvis boligprisvekst ved hjelp av data fram til 2000

19 Metode # 2: Systematiske prognosefeil 1. Bygger en dynamisk prognosemodell for kvartalsvis boligprisvekst ved hjelp av data fram til Systematiske og signifikante avvik mellom de betingede forventningene (prognosene) og den faktiske utviklingen indikerer boble

20 Metode # 2: Prognoser i rødt mot faktisk vekst i sort USA, 2000Kv Kv.4

21 Metode # 2: Prognoser i rødt mot faktisk vekst i sort USA, 2000Kv Kv.4 Norge, 2000Kv Kv.4

22 Metode # 3: Tap av likevektskorrigering Betrakt følgende feiljusteringsmodell ph t = µ + α ph (ph ph ) t 1 + Dynamikk + ε t hvor: ( ) ph = f inntekt, boligkapital, rente etter skatt +

23 Formalisering av boblebegrepet Kilde: Anundsen (2015), Journal of Applied Econometrics 1. Hvis α ph < 0 Ingen ubalanser

24 Formalisering av boblebegrepet Kilde: Anundsen (2015), Journal of Applied Econometrics 1. Hvis α ph < 0 Ingen ubalanser 2. Hvis α ph = 0 Konsistent med, men impliserer ikke at det er, ubalanser

25 Formalisering av boblebegrepet Kilde: Anundsen (2015), Journal of Applied Econometrics 1. Hvis α ph < 0 Ingen ubalanser 2. Hvis α ph = 0 Konsistent med, men impliserer ikke at det er, ubalanser 3. Hvis α ph < 0 over en periode t = 1,..., s, men α = 0 for t = 1,..., s + i (i > 0) Overgang til et regime hvor boligpriser ikke lenger beveger seg mot likevekt (implisert av fundamentale forhold, som tidligere var i stand til å forklarte boligprisutviklingen)

26 Metode # 3: Bobleindikator 1. Estimer modellen frem til 2000kv1

27 Metode # 3: Bobleindikator 1. Estimer modellen frem til 2000kv1 2. Test om det skjer likevektskorrigering

28 Metode # 3: Bobleindikator 1. Estimer modellen frem til 2000kv1 2. Test om det skjer likevektskorrigering 3. Legg til en observasjon og repeter den samme eksersisen

29 Metode # 3: Bobleindikator 1. Estimer modellen frem til 2000kv1 2. Test om det skjer likevektskorrigering 3. Legg til en observasjon og repeter den samme eksersisen 4. Fortsett frem til modellen er estimert på fullt sample

30 Metode # 3: Bobleindikator 1. Estimer modellen frem til 2000kv1 2. Test om det skjer likevektskorrigering 3. Legg til en observasjon og repeter den samme eksersisen 4. Fortsett frem til modellen er estimert på fullt sample 5. Bobleindikatoren er p-verdien til likevektsjusteringskoeffisienten, som sier noe om i hvilken grad vi forkaster boble-hypotesen (lavere verdi mer sikre)

31 Metode # 3: Bobleindikator USA, 2000Kv Kv.4

32 Metode # 3: Bobleindikator USA, 2000Kv Kv.4 Norge, 2000Kv Kv.4

33 Metode # 4: Testing for eksplosivitet 1. Phillips et. al. (2011,2015a,2015b) har foreslått en økonometrisk prosedyre for å teste for perioder med eskplosivitet (boble) 2. Kritiske verdier er ikke-standard under H0, men kan simuleres uten store problemer (bruker 5000 Monte Carlo replikasjoner)

34 Metode # 4: Eksplosivitetstest (sort linje er kritisk verdi, mens rød er testobservator) USA, 2000Kv Kv.4

35 Metode # 4: Eksplosivitetstest (sort linje er kritisk verdi, mens rød er testobservator) USA, 2000Kv Kv.4 Norge, 2000Kv Kv.4

36 Hva er svakhetene til disse metodene? Sier ingenting om sannsynlighet for et boligprisfall per se Om det er boble i fundamentaler, så fanges det ikke opp av disse prosedyrene Kan skjule store regionale forskjeller, siden dette er aggregerte tilnærminger

37 Hvorfor skal regionale forskjeller ha noe å si? 1. Forskjellig utvikling på etterspørselsiden 2. Variasjoner på tilbudssiden (sterk evidens for dette i den amerikanske litteraturen): 2.1 Geografiske/topografiske restriksjoner 2.2 Regulatoriske restriksjoner Kan være veldig relevant også for Norge, men krever ressurser og tid å samle inn relevante data

38 Boligprisutviklingen i noen amerikanske byer fra

39 Vi vet at boligprisene steg ulikt i USA på 2000-tallet.. Prosentvis endring i boligpriser i amerikanske byområder, 2000Kv Kv.4

40 ...og at det var markante forskjeller i hvor mye de falt! Prosentvis endring i boligpriser i amerikanske byområder, 2006Kv Kv.4

41 Samtidig som vi vet dette... Forskjeller i topografiske tilbudsrestriksjoner på tvers av amerikanske byområder

42 ... og dette! Forskjeller i regulatoriske tilbudsrestriksjoner på tvers av amerikanske byområder

43 0 Bakgrunn Metodologisk tilnærming Indikatorer for ubalanser Tilbudsiden og regionale boligpriser Effekt på boligpriser av PP-sjokk i USA Kilde: Aastveit og Anundsen (pågående arbeid) quarters Lav tilbudselastisitet

44 0 0 Bakgrunn Metodologisk tilnærming Indikatorer for ubalanser Tilbudsiden og regionale boligpriser Effekt på boligpriser av PP-sjokk i USA Kilde: Aastveit og Anundsen (pågående arbeid) quarters quarters Lav tilbudselastisitet Normal tilbudselastisitet

45 0 0 0 Bakgrunn Metodologisk tilnærming Indikatorer for ubalanser Tilbudsiden og regionale boligpriser Effekt på boligpriser av PP-sjokk i USA Kilde: Aastveit og Anundsen (pågående arbeid) quarters quarters Lav tilbudselastisitet Normal tilbudselastisitet quarters Høy tilbudselastisitet

Regionale forskjeller i boligmarkedet

Regionale forskjeller i boligmarkedet Regionale forskjeller i boligmarkedet NEF Boligmarkedet André K. Anundsen Norges Bank 22. mars 2017 Disclaimer Alt innhold i denne presentasjonen samt det jeg sier gir uttrykk for mine egne tolkninger

Detaljer

Frokostmøte i Husbanken Konjunkturer og boligmarkedet. Anders Kjelsrud

Frokostmøte i Husbanken Konjunkturer og boligmarkedet. Anders Kjelsrud 1 Frokostmøte i Husbanken 19.10.2016 Konjunkturer og boligmarkedet Anders Kjelsrud Oversikt Kort om dagens konjunktursituasjon og modellbaserte prognoser Boligmarkedet Litt om prisutviklingen Har vi en

Detaljer

Ferdig før tiden 4 7 Ferdig til avtalt tid 12 7 Forsinket 1 måned 2 6 Forsinket 2 måneder 4 4 Forsinket 3 måneder 6 2 Forsinket 4 måneder 0 2

Ferdig før tiden 4 7 Ferdig til avtalt tid 12 7 Forsinket 1 måned 2 6 Forsinket 2 måneder 4 4 Forsinket 3 måneder 6 2 Forsinket 4 måneder 0 2 Besvar alle oppgavene. Hver deloppgave har lik vekt. Oppgave I En kommune skal bygge ny idrettshall og vurderer to entreprenører, A og B. Begge gir samme pristilbud, men kommunen er bekymret for forsinkelser.

Detaljer

Finansavisens gjesteskribent 20/3 2010. En oljeprisforklart børs. Ragnar Nymoen.

Finansavisens gjesteskribent 20/3 2010. En oljeprisforklart børs. Ragnar Nymoen. Finansavisens gjesteskribent 20/3 2010 En oljeprisforklart børs Ragnar Nymoen. Stupet i oljeprisen høsten 2008 bidro vesentlig til at børsindeksen falt så kraftig som den gjorde. Dette bekreftes av en

Detaljer

Verdens statistikk-dag.

Verdens statistikk-dag. 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

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i: UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet STK1110 FASIT. Eksamensdag: Tirsdag 11. desember 2012. Tid for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet er på 5 sider. Vedlegg: Tillatte

Detaljer

Boligpris- og kredittvekst forsterker hverandre

Boligpris- og kredittvekst forsterker hverandre Økonomiske analyser /3 André K. Anundsen og Eilev S. Jansen* Stigende gjeld og økende boligpriser påvirker hverandre gjensidig. Økte boligpriser i annenhåndsmarkedet stimulerer også bygging av nye boliger.

Detaljer

Oljeprisfallet Økonomiske og politiske utfordringer. CME og CAMP seminar 4. februar 2015

Oljeprisfallet Økonomiske og politiske utfordringer. CME og CAMP seminar 4. februar 2015 Oljeprisfallet Økonomiske og politiske utfordringer CME og CAMP seminar 4. februar 2015 Hilde C. Bjørnland Senter for anvendt makro- og petroleumsøkonomi (CAMP) Oljepris ned: Hvorfor, konsekvenser, tiltak

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

Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio)

Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio) Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio) Beskrive fordelinger (sentraltendens, variasjon og form): Observasjon y i Sentraltendens

Detaljer

Hvilken rolle spiller renta for boligprisene i Oslo?

Hvilken rolle spiller renta for boligprisene i Oslo? Hvilken rolle spiller renta for boligprisene i Oslo? Finansiell fagdag, Norges Bank, 22. november 2016 Roger Bjørnstad Samfunnsøkonomisk analyse Roger.bjornstad@samfunnsokonomisk-analyse.no Mål i politikken:

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

Simulering med Applet fra boken, av z og t basert på en rekke utvalg av en gitt størrelse n fra N(μ,σ). Illustrerer hvordan estimering av variansen

Simulering med Applet fra boken, av z og t basert på en rekke utvalg av en gitt størrelse n fra N(μ,σ). Illustrerer hvordan estimering av variansen Simulering med Applet fra boken, av z og t basert på en rekke utvalg av en gitt størrelse n fra N(μ,σ). Illustrerer hvordan estimering av variansen gir testobservatoren t mer spredning enn testobservatoren

Detaljer

Hypotesetesting av λ og p. p verdi.

Hypotesetesting av λ og p. p verdi. Forelesning 7, kapittel 6 Hypotesetesting av λ og p. p verdi. Det som gjøres i denne forelesningen er nær opptil det vi gjorde da vi konstruerte z test for µ, og styrkefunksjon for denne. I tillegg til

Detaljer

Er inflasjonsforventningene godt forankret?

Er inflasjonsforventningene godt forankret? Resultatene og vurderingene i denne presentasjonen er forfatterens egne og representerer ikke nødvendigvis Norges Banks vurderinger. Introduksjon Er inflasjonsforventningene godt forankret? Nina Larsson

Detaljer

Skal pengepolitikken ta hensyn til finansiell stabilitet?

Skal pengepolitikken ta hensyn til finansiell stabilitet? Skal pengepolitikken ta hensyn til finansiell stabilitet? Erfaringer med inflasjonsmål for pengepolitikken Finansdepartementet 16 januar 2017 Hilde C. Bjørnland Senter for anvendt makro og petroleumsøkonomi

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

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

Forkaste H 0 "Stikkprøven er unormal" Akseptere H 0 "Stikkprøven er innafor normalen" k kritisk verdi. Utgangspunkt for H 0

Forkaste H 0 Stikkprøven er unormal Akseptere H 0 Stikkprøven er innafor normalen k kritisk verdi. Utgangspunkt for H 0 * 6.2. Hypotesetest i normalfordeling med kjent σ v.h.a. kritisk verdi (fra i går) Overordnet mål med hypotesetest i normalfordeling: vurdere en påstand om µ ("er den påståtte verdien for µ riktig, eller

Detaljer

Nr. 4 2010. Aktuell kommentar

Nr. 4 2010. Aktuell kommentar Nr. 4 2010 Aktuell kommentar Formuespriser, investeringer, kreditt og finansiell utsatthet Av: Magdalena D. Riiser, seniorrådgiver i Norges Bank Finansiell stabilitet *Synspunktene i denne kommentaren

Detaljer

EKSAMEN I HSTAT1101, 22. NOVEMBER 2018: LØSNINGSFORSLAG. Knut R. Wangen, Innledning

EKSAMEN I HSTAT1101, 22. NOVEMBER 2018: LØSNINGSFORSLAG. Knut R. Wangen, Innledning EKSAMEN I HSTAT1101 22. NOVEMBER 2018: LØSNINGSFORSLAG Knut R. Wangen 10.12.2018 k.r.wangen@medisin.uio.no Innledning Eksamen ble arrangert digitalt på plattformen Inspera. Eksamenssettet besto av 9 oppgaver

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1110 Løsningsforslag: Statistiske metoder og dataanalys Eksamensdag: Fredag 9. desember 2011 Tid for eksamen: 14.30 18.30

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

Boligmarkedet Trondheim BYGGEBØRSEN Trondheim, Håkon Lutdal, Nybyggsjef EM1MN

Boligmarkedet Trondheim BYGGEBØRSEN Trondheim, Håkon Lutdal, Nybyggsjef EM1MN Boligmarkedet Trondheim BYGGEBØRSEN 2018 Trondheim, 05.02.2018 Håkon Lutdal, Nybyggsjef EM1MN BYGGEBØRSEN 2017 2016 Mediebildet i et boligmarked med prisfall 12 mnd. Boligprisvekst Boligeiere opplever

Detaljer

EKSAMENSOPPGAVE. B154 «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark (4 sider) med egne notater. Godkjent kalkulator.

EKSAMENSOPPGAVE. B154 «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark (4 sider) med egne notater. Godkjent kalkulator. Fakultet for naturvitenskap og teknologi EKSAMENSOPPGAVE Eksamen i: STA-2004 Dato: 29.september 2016 Klokkeslett: 09 13 Sted: Tillatte hjelpemidler: B154 «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og

Detaljer

Econ 2130 uke 16 (HG)

Econ 2130 uke 16 (HG) Econ 213 uke 16 (HG) Hypotesetesting I Løvås: 6.4.1 6, 6.5.1-2 1 Testing av µ i uid modellen (situasjon I Z-test ). Grunnbegreper. Eksempel. En lege står overfor følgende problemstilling. Standardbehandling

Detaljer

Løsningsforslag, eksamen statistikk, juni 2015

Løsningsforslag, eksamen statistikk, juni 2015 Løsningsforslag, eksamen statistikk, juni 0 Oppgave 1 Siden det spørres om tall fra et intervall, som oppgaven viser kan være et reelle, er det tydelig at tallene er tatt fra en kontinuerlig fordeling.

Detaljer

TMA4240 Statistikk 2014

TMA4240 Statistikk 2014 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving nummer 6, blokk I Løsningsskisse Oppgave 1 Fremgangsmetode: P X 1 < 6.8 Denne kan finnes ved å sette opp integralet over

Detaljer

Sammenhenger mellom bredden i aksjeeierskapet og aksjeavkastning?

Sammenhenger mellom bredden i aksjeeierskapet og aksjeavkastning? Sammenhenger mellom bredden i aksjeeierskapet og aksjeavkastning? Richard Priestley og Bernt Arne Ødegaard Handelshøyskolen BI April 2005 Oversikt over foredraget Empiriske spørsmål vi vil se på. Teoretisk

Detaljer

ST0103 Brukerkurs i statistikk Forelesning 26, 18. november 2016 Kapittel 8: Sammenligning av grupper

ST0103 Brukerkurs i statistikk Forelesning 26, 18. november 2016 Kapittel 8: Sammenligning av grupper ST0103 Brukerkurs i statistikk Forelesning 26, 18. november 2016 Kapittel 8: Sammenligning av grupper Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Kapittel 8: Sammenligning av grupper Situasjon: Vi ønsker

Detaljer

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 12 Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist Tlf. 975 89 418 EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK Onsdag

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

Denne uken: kap : Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans

Denne uken: kap : Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans VG 25/9 2011 Statistisk inferens Mål: Trekke konklusjoner

Detaljer

Boligmeteret. Desember 2015. Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 07.12.2015

Boligmeteret. Desember 2015. Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 07.12.2015 Boligmeteret Desember 2015 Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 07.12.2015 Forord Boligmarkedet er et langsiktig marked hvor utviklingen i husholdningenes økonomi og deres forventninger

Detaljer

Løsningsforslag eksamen 25. november 2003

Løsningsforslag eksamen 25. november 2003 MOT310 Statistiske metoder 1 Løsningsforslag eksamen 25. november 2003 Oppgave 1 a) Vi har µ D = µ X µ Y. Sangere bruker generelt trapesius-muskelen mindre etter biofeedback dersom forventet bruk av trapesius

Detaljer

Oppgaven består av 10 delspørsmål som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<, >>, Oppgave 1

Oppgaven består av 10 delspørsmål som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom <<, >>, Oppgave 1 ECON 130 EKSAMEN 005 VÅR SENSORVEILEDNING Oppgaven består av 10 delspørsmål som anbefales å veie like mye, Kommentarer og tallsvar er skrevet inn mellom , Oppgave 1 I denne oppgaven kan du anta at

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

Good luck or good policy?

Good luck or good policy? Good luck or good policy? BIs Årskonferanse 10. mars 2015 Hilde C. Bjørnland Senter for anvendt makro- og petroleumsøkonomi (CAMP) The Economist: Norway-The rich cousin in the North Hvorfor har det gått

Detaljer

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Hypotesetesting (kp. 6) Hypotesetesting. Kp. 6 Hypotesetesting ...

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Hypotesetesting (kp. 6) Hypotesetesting. Kp. 6 Hypotesetesting ... ÅMA Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 6 Kp. 6 (kp. 6)... Begrep: nullhypotese alternativhypotese ensidig, tosidig teststørrelse (testobservator) nullfordeling kritisk verdi, forkastningsområde

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

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamen: ECON2130 Statistikk 1 UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Eksamensdag: 29.05.2019 Sensur kunngjøres: 19.06.2019 Tid for eksamen: kl. 09:00 12:00 Oppgavesettet er på 5 sider Tillatte hjelpemidler:

Detaljer

Aktuell kommentar. Sammenhengen mellom styringsrenten og pengemarkedsrentene. Nr Ida Wolden Bache og Tom Bernhardsen *

Aktuell kommentar. Sammenhengen mellom styringsrenten og pengemarkedsrentene. Nr Ida Wolden Bache og Tom Bernhardsen * Nr. 9 Aktuell kommentar Sammenhengen mellom styringsrenten og ne Ida Wolden Bache og Tom Bernhardsen * * Ida Wolden Bache er seniorrådgiver i Pengepolitisk avdeling og Tom Bernhardsen er spesialrådgiver

Detaljer

Norges boligmarked: En makroøkonometrisk prisvurdering. Erik Simensen

Norges boligmarked: En makroøkonometrisk prisvurdering. Erik Simensen Norges boligmarked: En makroøkonometrisk prisvurdering av Erik Simensen Mastergradsoppgave i Samfunnsøkonomi 30 Studiepoeng Handelshøgskolen i Tromsø Universitetet i Tromsø Mai 2010 I Forord Denne oppgaven

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

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

NBBLs boligmarkedsrapport

NBBLs boligmarkedsrapport 2. februar 2018 NBBLs boligmarkedsrapport Prisutvikling Temperaturen i markedet Tilbud/Etterspørsel Norsk økonomi Finansiell stabilitet Hva tror NBBL om boligprisene? Utålmodig? Klikk her Etter mange år

Detaljer

Hvordan skal vi forstå boligprisutviklingen?

Hvordan skal vi forstå boligprisutviklingen? 1890 1894 1898 1902 1906 1910 1914 1918 1922 1926 1930 1934 1938 1942 1946 1950 1954 1958 1962 1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006 2010 Realboligpriser (ulike indeksperioder) Hvordan

Detaljer

Skal man fortsatt opprettholde skillet mellom positiv og negativ forsterkning

Skal man fortsatt opprettholde skillet mellom positiv og negativ forsterkning Skal man fortsatt opprettholde skillet mellom positiv og negativ forsterkning En diskusjon startet av Jack Michael i 1975, men hva har skjedd etter det? Michael, J. (1975) Positiv an negativ reinforcement:

Detaljer

Statistisk analyse av data fra planlagte forsøk

Statistisk analyse av data fra planlagte forsøk Statistisk analyse av data fra planlagte forsøk 19. mars 2019 9.00 10.30 Skypemøte 2 i NLR s kurs i forsøksarbeid 2019 Torfinn Torp Temaer Noen sentrale begreper, framgangsmåte etc., via et eksempel. Noen

Detaljer

TMA4240 Statistikk H2010 (20)

TMA4240 Statistikk H2010 (20) TMA4240 Statistikk H2010 (20) 10.5: Ett normalfordelt utvalg, kjent varians (repetisjon) 10.4: P-verdi 10.6: Konfidensintervall vs. hypotesetest 10.7: Ett normalfordelt utvalg, ukjent varians Mette Langaas

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

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1110 Statistiske metoder og dataanalyse 1. Eksamensdag: Tirsdag 11. desember 2012. Tid for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet

Detaljer

KORRELASJONSANALYSE AV BOLIGPRIS- VEKST OG ENDRING I BOLIGDEKNING I BO- OG ARBEIDSMARKEDSREGIONER. Samfunnsøkonomisk analyse. Rapport nr.

KORRELASJONSANALYSE AV BOLIGPRIS- VEKST OG ENDRING I BOLIGDEKNING I BO- OG ARBEIDSMARKEDSREGIONER. Samfunnsøkonomisk analyse. Rapport nr. Samfunnsøkonomisk analyse Rapport nr. -15 Samfunnsøkonomisk analyse Rapport nr. 3-13 SB_M1--_15 q_be.pdf SAMMENDRAG Vi studerer sammenhengen mellom endringer i boligpriser og forholdet mellom befolkningsvekst

Detaljer

STK Oppsummering

STK Oppsummering STK1100 - Oppsummering Geir Storvik 6. Mai 2014 STK1100 Tre temaer Deskriptiv/beskrivende statistikk Sannsynlighetsteori Statistisk inferens Sannsynlighetsregning Hva Matematisk verktøy for å studere tilfeldigheter

Detaljer

Utvikling i verdens etterspørsel etter laks

Utvikling i verdens etterspørsel etter laks Utvikling i verdens etterspørsel etter laks Ragnar Tveterås Norges Sjømatråds Lakseseminar, Oslo 4. juli 2013 Disclaimer Analysene og konklusjonene fra denne presentasjonen er denne foredragsholder ene

Detaljer

Kp. 14 Flerfaktoreksperiment. Kp. 14: Flerfaktor-eksperiment; oversikt

Kp. 14 Flerfaktoreksperiment. Kp. 14: Flerfaktor-eksperiment; oversikt uten med Kp 14 Flerfaktor-eksperiment Bjørn H Auestad Kp 14: To-faktor eksperiment 1 / 20 Kp 14: Flerfaktor-eksperiment; oversikt uten med 141 Introduction 142 Interaction in the Two-Factor Experiment

Detaljer

Byggebørsen 2019 Boligmarkedspresentasjon Trondheim - Kjøpers marked Hakon Lutdal, Nybyggsjef EM1MN 11. februar 2019

Byggebørsen 2019 Boligmarkedspresentasjon Trondheim - Kjøpers marked Hakon Lutdal, Nybyggsjef EM1MN 11. februar 2019 Byggebørsen 2019 Boligmarkedspresentasjon Trondheim - Kjøpers marked 2019 Hakon Lutdal, Nybyggsjef EM1MN 11. februar 2019 Boligprisutvikling Prisutvikling Trondheim: - Svak prisoppgang siste 12 måneder

Detaljer

Seminaroppgave 10. (a) Definisjon: En estimator θ. = θ, der n er et endelig antall. observasjoner. Forventningsretthet for β: Xi X ) Z i.

Seminaroppgave 10. (a) Definisjon: En estimator θ. = θ, der n er et endelig antall. observasjoner. Forventningsretthet for β: Xi X ) Z i. Seminaroppgave 0 a Definisjon: En estimator θ n er forventningsrett hvis E θn observasjoner. Forventningsretthet for β: θ, der n er et endelig antall β Xi X Y i Xi X Xi X α 0 + βx i + n Xi X Xi X β + Xi

Detaljer

Boligmeteret Juni 2017 Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler

Boligmeteret Juni 2017 Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler Boligmeteret Juni 2017 Gjennomført av Prognosesenteret AS for EiendomsMegler 1 12.06.2017 Forord Boligmarkedet er et langsiktig marked hvor utviklingen i husholdningenes økonomi og deres forventninger

Detaljer

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 3

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 3 ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 3 Bjørn H. Auestad Institutt for matematikk og naturvitenskap Universitetet i Stavanger 20. mars Bjørn H. Auestad Kp. 6: Hypotesetesting

Detaljer

Kræsjkurs i STAT101. Noen anbefalinger Regn mange(5-10) oppgavesett til eksamen:

Kræsjkurs i STAT101. Noen anbefalinger Regn mange(5-10) oppgavesett til eksamen: Kræsjkurs i STAT101 Noen anbefalinger Regn mange(5-10) oppgavesett til eksamen: Legg vekt på å forstå hva formlene brukes til, det vil si når, og hvordan? Lær sammenhengen mellom fordelingene og tema i

Detaljer

Hypotesetesting. Formulere en hypotesetest: Når vi skal test om en parameter θ kan påstås å være større enn en verdi θ 0 skriver vi dette som:

Hypotesetesting. Formulere en hypotesetest: Når vi skal test om en parameter θ kan påstås å være større enn en verdi θ 0 skriver vi dette som: Hypotesetesting. 10 og fore- Dekkes av pensumsidene i kap. lesingsnotatene. Hypotesetesting er en systematisk fremgangsmåte for å undersøke hypoteser (påstander) knyttet til parametre i sannsynlighetsfordelinger.

Detaljer

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 3

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 3 ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 3 Bjørn H. Auestad Institutt for matematikk og naturvitenskap Universitetet i Stavanger 20. mars Bjørn H. Auestad Kp. 6: Hypotesetesting

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

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

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Hypotesetesting (kp. 6) Hypotesetesting, innledning. Kp.

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren Hypotesetesting (kp. 6) Hypotesetesting, innledning. Kp. ÅMA Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 8 Kp. 6 Hypotesetesting Hypotesetesting (kp. 6) Tre deler av faget/kurset:. Beskrivende statistikk. Sannsynlighetsteori, sannsynlighetsregning 3. Statistisk

Detaljer

Introduksjon til inferens

Introduksjon til inferens Introduksjon til inferens Hittil: Populasjon der verdien til et individ/enhet beskrives med en fordeling. Her inngår vanligvis ukjente parametre, μ, p,... Enkelt tilfeldig utvalg (SRS), observator p =

Detaljer

Lønnsdanningen i Norge: Hovedtrekk og betydning for måloppnåelse om høy sysselsetting

Lønnsdanningen i Norge: Hovedtrekk og betydning for måloppnåelse om høy sysselsetting Lønnsdanningen i Norge: Hovedtrekk og betydning for måloppnåelse om høy sysselsetting Ragnar Nymoen http://folk.uio.no/rnymoen/ Økonomisk institutt Universitetet i Oslo 20. september 2011. Spørsmål: Hvilke

Detaljer

Eksamensoppgave i SØK1004 Statistikk for økonomer

Eksamensoppgave i SØK1004 Statistikk for økonomer Institutt for samfunnsøkonomi Eksamensoppgave i Faglig kontakt under eksamen: Per Tovmo Tlf.: 73 55 02 59 Eksamensdato: 7. desember 2016 Eksamenstid (fra-til): 4 timer (09-13.00) Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Konjunktur- og boligrapport med prognoser til 2018

Konjunktur- og boligrapport med prognoser til 2018 Konjunktur- og boligrapport med prognoser til 2018 Boligkonferansen 19. mars 2015 Roger Bjørnstad Samfunnsøkonomisk analyse Roger.bjornstad@samfunnsokonomisk-analyse.no BNP-vekst 2014 (IMF) Investeringer

Detaljer

Boligetterspørsel og boligpriser

Boligetterspørsel og boligpriser Masteroppgave for mastergraden i samfunnsøkonomi Boligetterspørsel og boligpriser Hvor godt kjenner vi de underliggende relasjonene? Kari Anne Haugen 05.05.2006 Økonomisk institutt Universitetet I Oslo

Detaljer

Kommentar til Nina L Midthjell: Er inasjonsforventningene godt forankret?

Kommentar til Nina L Midthjell: Er inasjonsforventningene godt forankret? Kommentar til Nina L Midthjell: Er inasjonsforventningene godt forankret? F. Wulfsberg, Oslo Business School https://sites.google.com/site/fredrikwulfsberg 21. april 1 NLM Kap 4.4 i ReFit rapport Slides

Detaljer

Tid: 29. mai (3.5 timer) Ved alle hypotesetester skal både nullhypotese og alternativ hypotese skrives ned.

Tid: 29. mai (3.5 timer) Ved alle hypotesetester skal både nullhypotese og alternativ hypotese skrives ned. EKSAMENSOPPGAVE, bokmål Institutt: IKBM Eksamen i: STAT100 STATISTIKK Tid: 29. mai 2012 09.00-12.30 (3.5 timer) Emneansvarlig: Trygve Almøy (Tlf: 95141344) Tillatte hjelpemidler: C3: alle typer kalkulator,

Detaljer

Hvem btl betaler for. til pengespill. Terje Moxness Kortner, samfunnsøkonom

Hvem btl betaler for. til pengespill. Terje Moxness Kortner, samfunnsøkonom Hvem btl betaler for svømmehallene? En økonometrisk analyse av utgifter til pengespill Terje Moxness Kortner, samfunnsøkonom Problemstillinger (1) Flere fellesgoder finansieres av pengespill. Bryter dette

Detaljer

Bærekraftig prisutvikling i det norske. boligmarkedet

Bærekraftig prisutvikling i det norske. boligmarkedet Bærekraftig prisutvikling i det norske boligmarkedet av Alejandro Chambi Maldonado Masteroppgave Masteroppgaven er levert for å fullføre graden Master i samfunnsøkonomi Universitetet i Bergen, Institutt

Detaljer

Oppgave 1. Kilde SS df M S F Legering Feil Total

Oppgave 1. Kilde SS df M S F Legering Feil Total MOT30 Statistiske metoder, høste0 Løsninger til regneøving nr. 0 (s. ) Oppgave Y ij = µ i + ε ij, der ε ij uavh. N(0, σ ) der µ i er forventa kopperinnhold for legering i og ε ij er feilleddet (tilfeldig

Detaljer

Hva driver boligprisene?

Hva driver boligprisene? Hva driver boligprisene? Dag Henning Jacobsen, konsulent i Avdeling for verdipapirmarkeder, og Bjørn E. Naug, seniorrådgiver i Forskningsavdelingen. 1 Boligprisene har mer enn tredoblet seg siden 1992.

Detaljer

Du skal besvare åtte av de ti spørsmålene som er gitt nedenfor. a) Gi en kort beskrivelse av konjunkturutviklingen i Norge det siste året.

Du skal besvare åtte av de ti spørsmålene som er gitt nedenfor. a) Gi en kort beskrivelse av konjunkturutviklingen i Norge det siste året. Skriftlig eksamen: BST 16121 Anvendt Makroøkonomi Eksamensdato: 12.12.2012 kl. 09.00-14.00 Totalt antall sider: 5 inkl. vedlegg Antall vedlegg: 1 (1 side) Tillatte hjelpemidler: BI-definert eksamenskalkulator

Detaljer

Finansdepartementet Postboks 8008 Dep 0030 Oslo. 11. April Høringssvar - endring og videreføring av boliglånsforskriften

Finansdepartementet Postboks 8008 Dep 0030 Oslo. 11. April Høringssvar - endring og videreføring av boliglånsforskriften Finansdepartementet Postboks 8008 Dep 0030 Oslo 11. April 2018 Høringssvar - endring og videreføring av boliglånsforskriften Vi viser til høringsbrev fra Finansdepartementet 28. februar 2018 om endring

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: ST 202 Statistiske slutninger for den eksponentielle fordelingsklasse. Eksamensdag: Fredag 15. desember 1995. Tid for eksamen:

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT Bokmål Eksamen i: ECON1210 Forbruker, bedrift og marked Exam: ECON1210 Consumer Behaviour, Firm behaviour and Markets Eksamensdag: 12.12.2014 Sensur kunngjøres:

Detaljer

Boligboble fortsatt lave renter? Trondheim 7. mars 2013

Boligboble fortsatt lave renter? Trondheim 7. mars 2013 Boligboble fortsatt lave renter? Trondheim. mars 201 Hvorfor diskuterer vi en boligboble i Norge? 9 9 % å/ å % 8 8 Boligrente > >

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

Sosiale normer og tilgang til uføretrygd. Mari Rege, UiS, SSB Kjetil Telle, SSB Mark Votruba, CWRU, SSB

Sosiale normer og tilgang til uføretrygd. Mari Rege, UiS, SSB Kjetil Telle, SSB Mark Votruba, CWRU, SSB Sosiale normer og tilgang til uføretrygd Mari Rege, UiS, SSB Kjetil Telle, SSB Mark Votruba, CWRU, SSB Stor økning i antall uføretrygdede I dag mottar 11% av befolkningen i alderen 18-67 år uføretrygd

Detaljer

Ekstreme bølger. Geir Storvik Matematisk institutt, Universitetet i Oslo. 5. mars 2014

Ekstreme bølger. Geir Storvik Matematisk institutt, Universitetet i Oslo. 5. mars 2014 Ekstreme bølger Geir Storvik Matematisk institutt, Universitetet i Oslo 5. mars 2014 Bølger Timesvise max-bølger ved bøye utenfor østkyst av USA (17/12/1991-23/2-1992) Størrelse på bølger varierer sterkt

Detaljer

Kandidatene 4507, 4542, 4545 og 4569 har meget gode besvarelser supert!

Kandidatene 4507, 4542, 4545 og 4569 har meget gode besvarelser supert! MOT 310 Statistiske metoder 1 Løsningsforslag til eksamen høst 2006, s. 1 Flott! Samlet sett leverer dere gode resultater. Kandidatene 4507, 4542, 4545 og 4569 har meget gode besvarelser supert! Totalt

Detaljer

ÅMA 110 SANNSYNLIGHETSREGNING MED STATISTIKK Løsningsforslag til regneøving nr. 12 (s. 34)

ÅMA 110 SANNSYNLIGHETSREGNING MED STATISTIKK Løsningsforslag til regneøving nr. 12 (s. 34) ÅMA 110 SANNSYNLIGHETSREGNING MED STATISTIKK Løsningsforslag til regneøving nr. s. 34 Oppgave.1 Situasjon betraktes som 7 Bernoulliforsøk; Suksess: dyr velger belønning 1, motsatt fiasko. P suksess = p;

Detaljer

Oppsummering av STK2120. Geir Storvik

Oppsummering av STK2120. Geir Storvik Oppsummering av STK2120 Geir Storvik Vår 2011 Hovedtemaer Generelle inferensmetoder Spesielle modeller/metoder Bruk av R Vil ikke bli testet på kommandoer, men må forstå generelle utskrifter Generelle

Detaljer

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren

ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren ÅMA110 Sannsynlighetsregning med statistikk, våren 2006 Kp. 6, del 4 Bjørn H. Auestad Institutt for matematikk og naturvitenskap Universitetet i Stavanger 3. april Bjørn H. Auestad Kp. 6: Hypotesetesting

Detaljer

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere

ST0202 Statistikk for samfunnsvitere ST0202 Statistikk for samfunnsvitere Bo Lindqvist Institutt for matematiske fag 2 Inferens om varians og standardavvik for ett normalfordelt utvalg (9.4) Inferens om variansen til en normalfordelt populasjon

Detaljer

Gjør kort rede for seks av de åtte begrepene. Bruk inntil ½ side på hvert begrep.

Gjør kort rede for seks av de åtte begrepene. Bruk inntil ½ side på hvert begrep. Sensurveiledning SOS1002, høst 2012 Opgave 1 Gjør kort rede for seks av de åtte begrepene. Bruk inntil ½ side på hvert begrep. a) Type I feil er sannsynligheten for å forkaste en sann nullhypotese i en

Detaljer

NBBLs boligmarkedsrapport

NBBLs boligmarkedsrapport 3. mai 2018 NBBLs boligmarkedsrapport Prisutvikling Temperaturen i markedet Tilbud/Etterspørsel Norsk økonomi Finansiell stabilitet En sårbar boligprisoppgang. Klikk her for å komme rett til oppsummering/markedssyn

Detaljer

α =P(type I feil) = P(forkast H 0 H 0 er sann) =1 P(220 < X < 260 p = 0.6)

α =P(type I feil) = P(forkast H 0 H 0 er sann) =1 P(220 < X < 260 p = 0.6) TMA4245 Statistikk Vår 212 Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Øving 4 blokk II Løsningsskisse Oppgave 1 4 personer spurt. Hvis mellom 22 og 26 personer svarer

Detaljer

Eksamensoppgave i SØK Statistikk for økonomer

Eksamensoppgave i SØK Statistikk for økonomer Institutt for samfunnsøkonomi Eksamensoppgave i SØK1004 - Statistikk for økonomer Faglig kontakt under eksamen: Per Tovmo Tlf.: 73 55 02 59 Eksamensdato: 7. desember 2015 Eksamenstid (fra-til): 4 timer

Detaljer

PSY 1002 Statistikk og metode. Frode Svartdal April 2016

PSY 1002 Statistikk og metode. Frode Svartdal April 2016 PSY 1002 Statistikk og metode Frode Svartdal April 2016 GANGEN I HYPOTESETESTING 1. Formuler en hypotese «Man får bedre karakterer hvis man leser pensum» 2. Formuler motstykket, nullhypotesen H 0 «Man

Detaljer

Svakt internasjonalt, Norge i toppform. 22. november 2012 Steinar Juel sjeføkonom

Svakt internasjonalt, Norge i toppform. 22. november 2012 Steinar Juel sjeføkonom Svakt internasjonalt, Norge i toppform 22. november 2012 Steinar Juel sjeføkonom 2 Finanskrisen kom i flere bølger Nå tegn til stabilisering USA er på vei ut av krisen Eurosonen er stabilisert, men fortsatt

Detaljer

1 10-2: Korrelasjon. 2 10-3: Regresjon

1 10-2: Korrelasjon. 2 10-3: Regresjon 1 10-2: Korrelasjon 2 10-3: Regresjon Example Krysser y-aksen i 1: b 0 = 1 Stiger med 2 hver gang x øker med 1: b 1 = 2 Formelen til linja er derfor y = 1 + 2x Eksempel Example Vi lar fem personer se en

Detaljer

AKTUELL KOMMENTAR. Fra en «kritisk rentebelastning» til en «sårbar gjeldsbelastning» NR KJERSTI NÆSS TORSTENSEN

AKTUELL KOMMENTAR. Fra en «kritisk rentebelastning» til en «sårbar gjeldsbelastning» NR KJERSTI NÆSS TORSTENSEN AKTUELL KOMMENTAR Fra en «kritisk rentebelastning» til en «sårbar gjeldsbelastning» NR. 2 216 KJERSTI NÆSS TORSTENSEN Synspunktene i denne kommentaren representerer forfatterens syn og kan ikke nødvendigvis

Detaljer

Oppgave 1. a) Anlysetype: enveis variansanalyse (ANOVA). Modell for y ij = ekspedisjonstid nr. j for skrankeansatt nr. i:

Oppgave 1. a) Anlysetype: enveis variansanalyse (ANOVA). Modell for y ij = ekspedisjonstid nr. j for skrankeansatt nr. i: MOT310 tatistiske metoder 1 Løsningsforslag til eksamen høst 010, s 1 Oppgave 1 a) Anlysetype: enveis variansanalyse (ANOVA) Modell for y ij ekspedisjonstid nr j for skrankeansatt nr i: Y ij µ i + ε ij,

Detaljer

SFB LØSNING PÅ EKSAMEN HØSTEN 2018

SFB LØSNING PÅ EKSAMEN HØSTEN 2018 SFB107111 - LØSNING PÅ EKSAMEN HØSTEN 018 Eksamen høsten 018 Oppgave 1 Anta at 70% av studentene spiller fotball og at 0% ikke spiller fotball. Anta at av de som spiller fotball så er det 40% som spiller

Detaljer