Priedai 2 - DSPACEdspace.vgtu.lt/bitstream/1/1699/2/2228_BRATCIKOVIENE_Disertacijo… · 136 PRIEDAI B1 lentelės pabaiga Table B1 ending SETAR Koeficientai t statistika 09 Poilsis

131

Priedai2

A priedas. Modeliuotų laiko eilučių nestebimų komponenčių vertinimo paklaidos

B priedas. Adaptuoto SETAR specifikacija C priedas. SETAR poklasių keitimo grafikai D priedas. ASETAR ir ARIMA modelių įverčių grafikai E priedas. SETAR ir ARIMA modelių paklaidų grafikai F priedas Įvertintos modelio lygtys ir grafikai G priedas. Bendraautorių sutikimai teikti publikacijų medžiagą disertacijoje H priedas. Autoriaus mokslinių publikacijų disertacijos tema kopijos

2 Priedai pateikiami pridėtoje kompaktinėje plokštelėje

A priedas. Modeliuotų laiko eilučių nestebimų komponenčių vertinimo paklaidos A1 lentelė. Modelių laiko eilučių vidutinės paklaidos, proc. Table A1. Average model error of time series, pct. Gompetrz trendas Tornquist trendas

Be atsitiktinių svyravimų Su atsitiktiniais svyravimais

Be atsitiktinių svyravimų Su atsitiktiniais svyravimais

pastovi sezoninė komponen-tė

kintanti sezoninė komponen-tė







Parametrinis metodas VSAP 0,25 0,31 1,16 0,58 0,57 0,62 1,13 1,28 VSKP 0,70 0,87 0,45 1,70 0,71 0,78 1,43 1,63 Neparametrinis X-12-ARIMA metodas VSAP 0,26 0,40 0,42 0,61 0,48 0,58 0,98 1,91 VSKP 0,78 1,34 1,10 1,73 0,61 0,73 1,29 2,65

132 PRIEDA

I

A2 lentelė. Laiko eilučių, su nestabilia atsitiktine komponente, modelių vidutinės paklaidos, proc. Table A2. Average model error of time series, with unstable irregular component, pct.

Gompetrz trendas Tornquist trendas Be atsitiktinių svyravimų Su atsitiktiniais

svyravimais Be atsitiktinių svyravimų Su atsitiktiniais

svyravimais









Parametrinis metodas VSAP 0,58 0,80 4,03 4,57 0,46 0,64 2,97 3,30 VSKP 1,59 2,02 13,36 15,12 0,60 0,82 3,72 3,86 Neparametrinis X-12-ARIMA metodas VSAP 0,48 0,74 4,53 3,41 0,40 0,69 3,33 3,28 VSKP 1,33 1,67 10,23 6,83 0,54 0,87 4,06 3,86

PRIEDA

I 133

134 PRIEDAI

B priedas. Adaptuoto SETAR specifikacija B1 lentelė. Adaptuotų SETAR modelių specifikacijos Table B1. Specifications of adopted SETAR models

SETAR Koeficientai t statistika

01 Maistas ir nealkoholiniai gėrimai; r = -0,001321; d = 1. Liekanos: σ2 = 1,456e-06, AIC = -2236

0,1α 0,001203948 3,5962 1 poklasis 1,1α -0,608398145 -4,1591 0,2α -0,0002239026 -2,1248 2 poklasis 1,2α -0,6761263532 -8,5952

02 Alkoholiniai gėrimai, tabakas; r = -0,0008643; d =1. Liekanos: σ2 = 2,831e-07, AIC = -2506

0,1α -0,0002057731 -0,7124 1,1α -1,6221727546 -9,2993 1 poklasis 2,1α -1,0618182104 -5,5055 0,2α -3,456317e-05 -0,7109 1,2α -9,655383e-01 -13,1448 2 poklasis 2,2α -2,547517e-01 -3,1458

03 Apranga ir avalynė; r = 0,0002846; d =1 Liekanos: σ2 = 3,181e-07, AIC = -2486 0,1α -0,0001012661 -1,5988 1,1α -0,8752428211 -11,1250 1 poklasis 2,1α -0,4306680029 -4,2287 0,2α -0,0002173414 -1,4592 1,2α -1,0163095643 -7,2433 2 poklasis 2,2α -0,5135607943 -3,2459

04 Būstas, vanduo, elektra, dujos ir kitas kuras; r = -0,002226; d =1. Liekanos: σ2 = 3,781e-06, AIC = -2075

0,1α 0,002415983 4,6720 1 poklasis 1,1α -0,644581193 -4,6469 0,2α -0,0001112684 -0,6347 1,2α -0,8126394166 -11,1549 2 poklasis 2,2α -0,5158333462 -6,1125

PRIEDAI 135

B1 lentelės tęsinys Table B1 continuation


05 Būsto apstatymo, namų ūkio įranga ir kasdieninė namų priežiūra; r =-0,0002725; d =1. Liekanos: σ2 = 1,103e-07, AIC = -2663

0,1α -0,0001126799 -0,8281 1,1α -0,6275533966 -4,6399 1 poklasis

2,1α -0,5199540370 -2,1064 0,2α -2,383143e-05 -0,6469 1,2α -7,950423e-01 -9,0729 2 poklasis

2,2α -2,685457e-01 -2,5776 06 Sveikata; r =-0,0004662; d =0. Liekanos: σ2 = 4,361e-07, AIC = -2438

0,1α -0,3108870673 -1,6835 1 poklasis 1,1α -0,0003329224 -1,8259 0,2α -0,5314376157 -7,0065 2 poklasis 1,2α -0,0004793827 -3,8626

07 Transportas; r =-0.004508; d =1. Liekanos: σ2 = 1.683e-05, AIC = -1826 0,1α 0,004466507 4,4104 1 poklasis 1,1α -0,574268375 -2,9868 0,2α 0,0003811062 0,9805 1,2α -0,6748489982 -8,9148 2 poklasis

2,2α -0,4327181118 -4,3506 08 Ryšiai; r =-0,001198; d =0. Liekanos: σ2 = 1,217e-06, AIC = -2266

0,1α -0,002079647 -2,7685 1 poklasis 1,1α -1,166576532 -3,4192 0,2α -0,0001881815 -1,9643 2 poklasis 1,2α -0,4659240738 -4,8597

136 PRIEDAI

B1 lentelės pabaiga Table B1 ending


09 Poilsis ir kultūra; r = -0,0005073; d =0. Liekanos: σ2 = 6,027e-07, AIC = -2384

0,1α -0,0004371123 -1,1773 1 poklasis 1,1α -1,2622289072 -3,6243 0,2α 0,0006235662 6,9811 2 poklasis 1,2α -0,4734874292 -5,0142

10 Švietimas; r =0,0004024; d =1. Liekanos: σ2 = 1,980e-06, AIC = -2183 0,1α 0,0001074849 0,7230 1,1α -0,6612599177 -8,4164 1 poklasis

2,1α -0,3715715094 -3,1676 1,2α -0,000623708 -2,7291 2 poklasis 2,2α -0,124767848 -0,8233

11 Restoranai ir viešbučiai; r =-0,0001142; d =0. Liekanos: σ2 = 8,389e-07, AIC = -2327

0,1α -1,818863e-05 -0,0919 1 poklasis 1,1α -6,098142e-01 -4,1601 0,2α 0,0003628096 2,6768 1,2α -0,9513979917 -7,3238 2 poklasis

2,2α -0,4500337286 -5,2651 12 Įvairios prekės ir paslaugos; r =0,0007705; d = 1. Liekanos: σ2 = 1,052e-06, AIC = -2289.

0,1α 0,0003265502 3,0956 1,1α -0,6114431815 -7,6719 1 poklasis

2,1α -0,4733193410 -4,1515 1,2α -0,0005396149 -3,3403 2 poklasis 2,2α -0,4003480709 -2,8540

PRIEDAI 137

C priedas. SETAR poklasių keitimo grafikai

C.1 pav. Maisto ir nealkoholinių gėrimų prekių ir paslaugų grupė

Fig. C.1. Food and non-alcoholic beverages division of consumer goods and services

C.2 pav. Alkoholinių gėrimų, tabako prekių ir paslaugų grupė

Fig. C.2. Alcoholic beverages and tobacco products division of consumer goods and services

138 PRIEDAI

C.3 pav. Drabužių ir avalynės prekių ir paslaugų grupė

Fig. C.3. Clothing and footwear division of consumer goods and services

C.4 pav. Būsto, vandens, elektros, dujų ir kito kuro prekių ir paslaugų grupė

Fig. C.4. Housing, water, electricity, gas and other fuels division of consumer goods and services

PRIEDAI 139

C.5 pav. Būsto apstatymo, namų ūkio įrangos ir kasdieninės namų priežiūros prekių ir

paslaugų grupė Fig. C.5. Furnishings, household equipment and routine maintenance of the house

division of consumer goods and services

C.6 pav. Sveikatos prekių ir paslaugų grupė

Fig. C.6. Health care division of consumer goods and services

140 PRIEDAI

C.7 pav. Transporto prekių ir paslaugų grupė

Fig. C.7. Transport division of consumer goods and services

C.8 pav. Ryšių prekių ir paslaugų grupė

Fig. C.8. Communications division of consumer goods and services

PRIEDAI 141

C.9 pav. Poilsio ir kultūros prekių ir paslaugų grupė

Fig. C.9. Recreation and culture division of consumer goods and services

C.10 pav. Švietimo prekių ir paslaugų grupė

Fig. C.10. Education division of consumer goods and services

142 PRIEDAI

C.11 pav. Viešbučių, kavinių ir restoranų prekių ir paslaugų grupė Fig. C.11. Hotels, cafes and restaurants division of consumer goods and services

C.12 pav. Įvairios prekės ir paslaugos grupė Fig. C.12. Miscellaneous goods and services division

PRIEDAI 143

D priedas. ASETAR ir ARIMA modelių įverčių grafikai

100105110115120125130135140145150155

2 00 7. 0 1. 0 1

2 00 7. 0 4. 0 1

2 00 7. 0 7. 0 1

2 00 7. 1 0. 0 1

2 00 8. 0 1. 0 1

2 00 8. 0 4. 0 1

2 00 8. 0 7. 0 1

2 00 8. 1 0. 0 1

2 00 9. 0 1. 0 1

2 00 9. 0 4. 0 1

2 00 9. 0 7. 0 1

2 00 9. 1 0. 0 1

SVKI Adaptuotas SETARARIMA

D.1 pav. Alkoholinių gėrimų, tabako prekių ir paslaugų grupė

Fig. D.1. Alcoholic beverages and tobacco products division of consumer goods and services

7779818385878991939597

2 00 7. 0 1

. 0 12 00 7. 0 4

. 0 12 00 7. 0 7

. 0 12 00 7. 1 0

. 0 12 00 8. 0 1

. 0 12 00 8. 0 4

. 0 12 00 8. 0 7

. 0 12 00 8. 1 0

. 0 12 00 9. 0 1

. 0 12 00 9. 0 4

. 0 12 00 9. 0 7

. 0 12 00 9. 1 0

. 0 1


D.2 pav. Drabužių ir avalynės prekių ir paslaugų grupė

Fig. D.2. Clothing and footwear division of consumer goods and services

144 PRIEDAI

110

120130140

150160

170

2 00 7. 0 1. 0 1

2 00 7. 0 4. 0 1

2 00 7. 0 7. 0 1

2 00 7. 1 0. 0 1

2 00 8. 0 1. 0 1

2 00 8. 0 4. 0 1

2 00 8. 0 7. 0 1

2 00 8. 1 0. 0 1

2 00 9. 0 1. 0 1

2 00 9. 0 4. 0 1

2 00 9. 0 7. 0 1

2 00 9. 1 0. 0 1


D.3 pav. Būsto, vandens, elektros, dujų ir kito kuro prekių ir paslaugų grupė

Fig. D.3. Housing, water, electricity, gas and other fuels division of consumer goods and services

D.4 pav. Būsto apstatymo, namų ūkio įrangos ir kasdieninės namų priežiūros prekių ir paslaugų grupė

Fig. D.4. Furnishings, household equipment and routine maintenance of the house division of consumer goods and services

100

102

104

106

108

110

112

2 00 7. 0 1. 0 1

2 00 7. 0 4. 0 1

2 00 7. 0 7. 0 1

2 00 7. 1 0. 0 1

2 00 8. 0 1. 0 1

2 00 8. 0 4. 0 1

2 00 8. 0 7. 0 1

2 00 8. 1 0. 0 1

2 00 9. 0 1. 0 1

2 00 9. 0 4. 0 1

2 00 9. 0 7. 0 1

2 00 9. 1 0. 0 1

SVKI AdaptuotasSETAR

PRIEDAI 145

105110115120125130135140145150155

2 00 7. 0 1. 0 1

2 00 7. 0 4. 0 1

2 00 7. 0 7. 0 1

2 00 7. 1 0. 0 1

2 00 8. 0 1. 0 1

2 00 8. 0 4. 0 1

2 00 8. 0 7. 0 1

2 00 8. 1 0. 0 1

2 00 9. 0 1. 0 1

2 00 9. 0 4. 0 1

2 00 9. 0 7. 0 1

2 00 9. 1 0. 0 1


D.5 pav. Sveikatos prekių ir paslaugų grupė

Fig. D.5. Health care division of consumer goods and services

100105110115120125130135

2 00 7. 0 1. 0 1

2 00 7. 0 4. 0 1

2 00 7. 0 7. 0 1

2 00 7. 1 0. 0 1

2 00 8. 0 1. 0 1

2 00 8. 0 4. 0 1

2 00 8. 0 7. 0 1

2 00 8. 1 0. 0 1

2 00 9. 0 1. 0 1

2 00 9. 0 4. 0 1

2 00 9. 0 7. 0 1

2 00 9. 1 0. 0 1

SVKII Adaptuotas SETARARIMA

D.6 pav. Transporto prekių ir paslaugų grupė

Fig. D.6. Transport division of consumer goods and services

146 PRIEDAI

87

89

91

93

95

97

99

2 00 7. 0 1. 0 1

2 00 7. 0 4. 0 1

2 00 7. 0 7. 0 1

2 00 7. 1 0. 0 1

2 00 8. 0 1. 0 1

2 00 8. 0 4. 0 1

2 00 8. 0 7. 0 1

2 00 8. 1 0. 0 1

2 00 9. 0 1. 0 1

2 00 9. 0 4. 0 1

2 00 9. 0 7. 0 1

2 00 9. 1 0. 0 1


D.7 pav. Ryšių prekių ir paslaugų grupė

Fig. D.7. Communications division of consumer goods and services

95100105110115120125130135140

2 00 7. 0 1. 0 1

2 00 7. 0 4. 0 1

2 00 7. 0 7. 0 1

2 00 7. 1 0. 0 1

2 00 8. 0 1. 0 1

2 00 8. 0 4. 0 1

2 00 8. 0 7. 0 1

2 00 8. 1 0. 0 1

2 00 9. 0 1. 0 1

2 00 9. 0 4. 0 1

2 00 9. 0 7. 0 1

2 00 9. 1 0. 0 1


D.8 pav. Švietimo prekių ir paslaugų grupė

Fig. D.8. Education division of consumer goods and services

PRIEDAI 147

105110115120125130135140

2 00 7. 0 1. 0 1

2 00 7. 0 4. 0 1

2 00 7. 0 7. 0 1

2 00 7. 1 0. 0 1

2 00 8. 0 1. 0 1

2 00 8. 0 4. 0 1

2 00 8. 0 7. 0 1

2 00 8. 1 0. 0 1

2 00 9. 0 1. 0 1

2 00 9. 0 4. 0 1

2 00 9. 0 7. 0 1

2 00 9. 1 0. 0 1

SVKI AdaptuotasSETAR

D.9 pav. Viešbučių, kavinių ir restoranų prekių ir paslaugų grupė Fig. D.9. Hotels, cafes and restaurants division of consumer goods and services

105

110

115

120

125

130

S a u. 0 7

B a l. 0 7

L i e .0 7S p l

. 0 7S a u

. 0 8B a l

. 0 8L i e .

0 8S p l

. 0 8S a u

. 0 9B a l

. 0 9L i e .

0 9S p l

. 0 9


D.10 pav. Įvairios prekės ir paslaugos grupė Fig. D.10. Miscellaneous goods and services division

148 PRIEDAI

E Priedas. SETAR ir ARIMA modelių paklaidų grafikai

-0,03

-0,02

-0,01

0

0,01

0,02

0,03 SETARARIMA

E.1 pav. Maisto ir nealkoholinių gėrimų prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.1. Food and non-alcoholic beverages division of consumer goods and services

-0,03-0,02-0,01

00,010,020,030,040,05 SETAR

ARIMA

E.2 pav. Alkoholinių gėrimų, tabako prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.2. Alcoholic beverages and tobacco products division of consumer goods and services

PRIEDAI 149

-0,025-0,02

-0,015-0,01

-0,0050

0,0050,01

0,0150,02

0,025 SETARARIMA

E.3 pav. Drabužių ir avalynės prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.3. Clothing and footwear division of consumer goods and services

-0,08

-0,06

-0,04

-0,02

0

0,02

0,04

0,06 SETARARIMA

E.4 pav. Būsto, vandens, elektros, dujų ir kito kuro prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.4. Housing, water, electricity, gas and other fuels division of consumer goods and services

150 PRIEDAI

-0,03-0,02-0,01

00,010,020,030,040,05 SETAR

ARIMA

E.5 pav. Būsto apstatymo, namų ūkio įrangos ir kasdieninės namų priežiūros prekių ir

paslaugų grupė Fig. E.5. Furnishings, household equipment and routine maintenance of the house

division of consumer goods and services

-0,015

-0,01

-0,005

0

0,005

0,01

0,015 SETARARIMA

E.6 pav. Sveikatos prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.6. Health care division of consumer goods and services

PRIEDAI 151

-0,06-0,05-0,04-0,03-0,02-0,01

00,010,020,030,040,05 SETAR

ARIMA

E.7 pav. Transporto prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.7. Transport division of consumer goods and services

-0,025-0,02

-0,015-0,01

-0,0050

0,0050,01

0,0150,02

0,025 SETARARIMA

E.8 pav. Ryšių prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.8. Communications division of consumer goods and services

152 PRIEDAI

-0,02

-0,015

-0,01

-0,005

0

0,005

0,01

0,015 SETARARIMA

E.9 pav. Poilsio ir kultūros prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.9. Recreation and culture division of consumer goods and services

-0,06

-0,04

-0,02

0

0,02

0,04

0,06

0,08 SETARARIMA

E.10 pav. Švietimo prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.10. Education division of consumer goods and services

PRIEDAI 153

-2,00E-02-1,50E-02-1,00E-02-5,00E-030,00E+005,00E-031,00E-021,50E-022,00E-02 SETAR

ARIMA

E.11 pav. Viešbučių, kavinių ir restoranų prekių ir paslaugų grupė

Fig. E.11. Hotels, cafes and restaurants division of consumer goods and services

-0,02-0,015-0,01

-0,0050

0,0050,01

0,0150,02 SETAR

ARIMA

E.12 pav. Įvairios prekės ir paslaugos grupė

Fig. E.12. Miscellaneous goods and services division

154 PRIEDAI

F priedas. Įvertintos modelio lygtys ir grafikai Užimtumas ( ) ( )3210230,3

980,6

900,04762,3

608,0724,17

92 −⋅−⋅⋅=

−

− tXtWX A. (F.1)

Čia AX 2 – faktiškai dirbtos valandos žemės ūkyje, miškininkystėje ir žuvininkystėje, W – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis, 4X – tiesioginės užsienio investicijos.

020000400006000080000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.1 pav. Dirbtų valandų žemės ūkyje, miškininkystėje ir žuvininkystėje modeliavimo rezultatai Fig. F.1. Results of modelling of the worked hours in agriculture, forestry and fishing Įvertinto modelio paklaida – l = 2,41 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,83, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,04. ( ) ( ) ( )310662,72084,71113,0471,2282 3

539,34

440,5738,4373,102 −⋅⋅+−−−+= −

−

tXtPtWX MRVBB . (F.2) Čia BX 2 – faktiškai dirbtos valandos kasyboje ir karjerų eksploatavime, WB – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis kasyboje ir karjerų eksploatavime, PV – suderintas vartotojų kainų indeksas, MRX 3 – materialinės investicijos įrenginių, mašinų, transporto priemonių remontui.

0500

10001500200025003000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.2 pav. Dirbtų valandų kasyboje ir karjerų eksploatavime modeliavimo rezultatai Fig. F.2. Results of modelling of the worked hours in mining and quarrying

PRIEDAI 155

Įvertinto modelio paklaida – l = 0,58 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,98, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,96. ( ) ( ) ( )4001,01275,232663,0487,81036 3167,42308,4684,4

2 −+−−−−=−−

tXtWtXX IDDD . (F.3) Čia DX 2 – faktiškai dirbtos valandos elektros, dujų, garo tiekime ir oro kondicionavime, WD – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis elektros , dujų, garo tiekime ir oro kondicionavime, MIX 3 – materialinės investicijos įsigijimams.

02000400060008000

1000012000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.3 pav. Dirbtų valandų elektros, dujų, garo tiekime ir oro kondicionavime modeliavimo rezultatai Fig. F.3. Results of modelling of the worked hours in electricity, gas, steam and air conditioning

supply Įvertinto modelio paklaida – l = 5,14 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,87, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,67.

( )( )

( ) ( )

−⋅−⋅−⋅

=−

− 21413,1

1664,371

968,1

577,02

134,3

535,12

069,0

229,2

319,02

786,42

tXtX

tXtX

EE

E

E. (F.4)

Čia EX 2 – faktiškai dirbtos valandos vandens tiekimo, nuotekų valymo, atliekų tvarkymo ir regeneracijos veikloje.

02000400060008000

1000012000

2 0 08 I

2 0 08 I I

I2 0 0

9 I

2 0 09 I I

I2 0 1

0 I

2 0 10 I I

I2 0 1

1 I

2 0 11 I I

I2 0 1

2 I

Faktas Įvertis

F.4 pav. Dirbtų valandų vandens tiekimo, nuotekų valymo, atliekų tvarkymo ir regeneracijos veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.4. Results of modelling of the worked hours in water supply; sewerage; waste management and remediation activities

156 PRIEDAI

Įvertinto modelio paklaida – l = 6,67 %, slenksčio kintamojo reikšmė – r = 6157,06, o poslinkio parametras d = 1. ( ) ( )2410423,1

752,4

333,03

509,5

207,2682,5

72 −⋅−⋅⋅=

−

− tXtPX VF (F.5)

Čia FX 2 – faktiškai dirbtos valandos statyboje, VP – suderintas vartotojų kainų indeksas, 3X – materialinės investicijos.

020000400006000080000

100000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.5 pav. Dirbtų valandų statybos veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.5. Results of modelling of the worked hours in construction Įvertinto modelio paklaida – l = 2,99 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,84, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,71. ( ) ( ) ( )23110995,2

827,2

288,03

800,4

922,1

527,3

618,2375,6

142 −⋅−⋅−⋅⋅=

−

−

−

− tXtPtWX VII. (F.6)

Čia IX 2 – faktiškai dirbtos valandos apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje, WI – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje, VP – suderintas vartotojų kainų indeksas, 3X – materialinės investicijos.

05000

10000150002000025000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.6 pav. Dirbtų valandų apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.6. Results of modelling of the hours worked in accommodation and food service activities Įvertinto modelio paklaida – l = 2,94 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,84, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,71.

PRIEDAI 157 ( ) ( ) ( )313763,3

026,3

207,03

526,3

398,1

632,2

671.02334,02 −⋅−⋅−⋅=

−

− tXtWtXX JJJ . (F.7) Čia JX 2 – faktiškai dirbtos valandos informacijos ir ryšių veikloje, WJ – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis informacijos ir ryšių veikloje, 3X – materialinės investicijos.

05000

100001500020000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.7 pav. Dirbtų valandų informacijos ir ryšių veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.7. Results of modelling of the hours worked in information and communication Įvertinto modelio paklaida – l = 5,02 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,61, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 1,68. ( ) ( ).110002,3110256,3265,22229 4

583,24

3377,3

4664,6

2 −⋅⋅−−⋅⋅−=−

−

−

− tXtXX K (F.8)

Čia KX 2 – faktiškai dirbtos valandos finansinio tarpininkavimo veikloje, 3X – materialinės investicijos, 4X – tiesioginės užsienio investicijos.

02000400060008000

100001200014000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.8 pav. Dirbtų valandų finansinio tarpininkavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.8. Results of modelling of the hours worked in financial and insurance activities Įvertinto modelio paklaida – l = 4,69 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,68, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 2,21. ( ) ( ).4110459,1

143,3

239,3

157,4

426,4533,4

252 −⋅−⋅⋅=

−

−

−

− tPtWX VLL (F.9)

158 PRIEDAI

Čia LX 2 – faktiškai dirbtos valandos nekilnojamo turto operacijų veikloje, WL – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis nekilnojamo turto operacijų veikloje, VP – suderintas vartotojų kainų indeksas.

02000400060008000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.9 pav. Dirbtų valandų nekilnojamo turto operacijų veikloje finansinio modeliavimo rezultatai Fig. F.9. Results of modelling of the hours worked in real estate activities Įvertinto modelio paklaida – l = 7,11 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,62, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,54.

( ) ( ) ( )110998,31005,01689,350158,61300 4467,2

43

506,4701,3381,42 −⋅⋅+−−−−=

−−

tXtXtPX MIVŠM (F.10) Čia MX 2 – faktiškai dirbtos valandos profesinėje, mokslinėje ir techninėje veikloje, PVŠ – suderinto vartotojų kainų švietimo grupės indeksai, MIX 3 – materialinės investicijos įrengimų, mašinų, transporto priemonių įsigijimui, X4 – tiesioginės užsienio investicijos.

0

1000020000

30000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.10 pav. Dirbtų valandų profesinėje, mokslinėje ir techninėje veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.10. Results of modelling of the hours worked in professional, scientific and technical activities Įvertinto modelio paklaida – l = 3,36 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,75, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,62. ( ).2652,242181,10776

562,5031,22 −+−=−

tPX VN (F.11)

Čia NX 2 – faktiškai dirbtos valandos administracinėje ir aptarnavimo veikloje, VP – suderintas vartotojų kainų indeksas.

PRIEDAI 159

05000

1000015000200002500030000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.11 pav. Dirbtų valandų administracinėje ir aptarnavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.11. Results of modelling of the hours worked in administrative and support service

activities Įvertinto modelio paklaida – l = 4,42 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,63, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,38. ( ) ( ) ( ).221952,82712

528,2

607,04

595,2

890,0

447,3

695,0411,2

2 −⋅−⋅−⋅=−

− tXtPtWX VOO (F.12)

Čia OX 2 – faktiškai dirbtos valandos viešojo valdymo ir gynybos; privalomojo socialinio draudimo veikloje, VP – suderintas vartotojų kainų indeksas, 4X – tiesioginės užsienio investicijos.

01000020000300004000050000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.12 pav. Dirbtų valandų viešojo valdymo ir gynybos; privalomojo socialinio draudimo veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.12. Results of modelling of the hours worked in public administration and defence; compulsory social security Įvertinto modelio paklaida – l = 2,59 %, determinacijos koeficientas parodo


( ).1739,34114631,2

060,04862,472 −⋅= tXX PP

(F.13) Čia PX 2 – faktiškai dirbtos valandos švietime, PX 4 – tiesioginės užsienio investicijos švietime.

160 PRIEDAI

020000400006000080000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.13 pav. Dirbtų valandų švietime modeliavimo rezultatai Fig. F.13. Results of modelling of the hours worked in education Įvertinto modelio paklaida – l = 3,29 %, determinacijos koeficientas parodo


( ).2317,157737,63779689,4629,15

2 −−=−

tPX VQ (F.14) Čia QX 2 – faktiškai dirbtos valandos žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje, VP – suderintas vartotojų kainų indeksas.

0100002000030000400005000060000

2 0 08 I

2 0 08 I

I I2 0 0

9 I

2 0 09 I

I I2 0 1

0 I

2 0 10 I

I I2 0 1

1 I

2 0 11 I

I I2 0 1

2 I

Faktas Įvertis

F.14 pav. Dirbtų valandų žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.14. Results of modelling of the hours worked in human health and social work activities Įvertinto modelio paklaida – l = 1,46 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,54, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,41.

( ) ( ) ( ).121910,4031,3

978,04

036,5

188,2

574,3

892,1175,0

2 −⋅−⋅−⋅=−

− tXtPtWX RVRR (F.15) Čia RX 2 – faktiškai dirbtos valandos meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje, WR – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje, RX 4 – tiesioginės užsienio investicijos meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje.

PRIEDAI 161

0

5000

10000

15000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.15 pav. Dirbtų valandų meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.15. Results of modelling of the hours worked in arts, entertainment and recreation Įvertinto modelio paklaida – l = 2,74 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,80 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,24.

( ).410330,2402,9

959,14

483,2411

2 −⋅⋅=−

− tXX S (F.16) Čia 4X – tiesioginės užsienio investicijos.

05000

100001500020000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.16 pav. Dirbtų valandų kitoje aptarnavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.16. Results of modelling of the hours worked in other services activities Įvertinto modelio paklaida – l = 3,14 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,83 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,12. ( ) ( ).1210205,2

912,4

724,03

066,3

750,4862,2

142 −⋅−⋅⋅=

−

− tXtWX MIT (F.17) Čia PX 2 – faktiškai dirbtos valandos namų ūkių, samdančių darbininkus, veikloje; namų ūkių veikloje, susijusioje su savoms reikmėms tenkinti skirtų nediferencijuojamų gaminių gamyba ir paslaugų teikimu, W – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis, MIX 3 – materialinės investicijos įrengimų, mašinų, transporto priemonių įsigijimui.

162 PRIEDAI

0500

10001500200025003000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis


modelio adekvatumą – R2 = 0,70 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,01. ( ) ( ).2556,13

551,3

461,0

555,6

929,0

841,01 42

−⋅⋅=

−

− tXtXXAA (F.18)

Čia X1A – užimtųjų skaičius žemės ūkyje, miškininkystėje ir žuvininkystėje, AX 2 – faktiškai dirbtos valandos žemės ūkyje, miškininkystėje ir

žuvininkystėje, 4X – tiesioginės užsienio investicijos.

050

100150

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.18 pav. Užimtųjų skaičiaus žemės ūkyje, miškininkystėje ir žuvininkystėje modeliavimo rezultatai

Fig. F.18. Results of modelling of the employment in agriculture, forestry and fishing Įvertinto modelio paklaida – l = 1,23 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,86 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,34. ( )

( ) ( )( ) ( ) ( )

−⋅−⋅−⋅−⋅−⋅

=321547,1

21282,1

502,2

387,01

097,0

026,01

245,1

207,01

170,1

018,1

929,01

070,1

466,01

252,01

tXtXtX

tXtXtX

BBB

BB

B. (F.19)

Čia X1B – užimtųjų skaičius kasyboje ir karjerų eksploatavime.

PRIEDAI 163

0123456

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.19 pav. Užimtųjų skaičiaus kasyboje ir karjerų eksploatavime modeliavimo rezultatai Fig. F.19. Results of modelling of the employment in mining and quarrying Įvertinto modelio paklaida – l = 6,04 %, slenksčio kintamojo reikšmė –

r = 2,23, o poslinkio parametras d = 1. ( ) ( ) ( ).32533,1

378,2

830,14

327,3

211,03

037,2

388,02

004,21 −⋅−⋅⋅=

−

− tXtXtXX IDD (F.20)

Čia DX1 – užimtųjų skaičius elektros, dujų, garo tiekimo ir oro kondicionavimo veikloje, DX 2 – faktiškai dirbtos valandos elektros, dujų, garo tiekimo ir oro kondicionavimo veikloje, IX 3 – materialinės investicijos įsigijimams, 4X – tiesioginės užsienio investicijos.

05

10152025

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.20 pav. Užimtųjų skaičiaus elektros, dujų, garo tiekime ir oro kondicionavime modeliavimo rezultatai

Fig. F.20. Results of modelling of the employment in electricity, gas, steam and air conditioning supply Įvertinto modelio paklaida – l = 4,43 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,89 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,80. ( ).007,0

900,10

859,02

204,71 tXX EE ⋅=

−

(F.21) Čia EX1 – užimtųjų skaičius vandens tiekimo, nuotekų valymo, atliekų tvarkymo ir regeneravimo veikloje, EX 2 – faktiškai dirbtos valandos vandens tiekimo, nuotekų valymo, atliekų tvarkymo ir regeneravimo veikloje.

164 PRIEDAI

05

101520

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.21 pav. Užimtųjų skaičiaus vandens tiekimo, nuotekų valymo, atliekų tvarkymo ir regeneracijos veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.21. Results of modelling of the employment in water supply; sewerage; waste management and remediation activities Įvertinto modelio paklaida – l = 3,40 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,90 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,81. ( ) ( )1052,0001,0059,45

058,42757,3778,31 −++−=−

tWtXX FFF (F.22) Čia FX1 – užimtųjų skaičius statyboje, FX 2 – faktiškai dirbtos valandos statyboje, WF – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis.

050

100150200

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.22 pav. Užimtųjų skaičiaus statybos veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.22. Results of modelling of the employment in construction Įvertinto modelio paklaida – l = 2,26 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,99 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,91. ( ).005,0

825,7

921,02710,41 tXX II ⋅=

−

(F.23) Čia IX1 – užimtųjų skaičius apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje,

IX 2 – faktiškai dirbtos valandos apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje.

PRIEDAI 165

01020304050

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.23 pav. Užimtųjų skaičiaus apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.23. Results of modelling of the employment in accommodation and food service activities Įvertinto modelio paklaida – l = 2,40 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,82 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,83. ( ) ( ).110005,1

985,2

839,04

992,3

511,02

7

543,31 −⋅⋅⋅=

−

−

tXtXX JJ (F.24) Čia JX1 – užimtųjų skaičius informacijos ir ryšių veikloje, JX 2 – faktiškai dirbtos valandos informacijos ir ryšių veikloje, 4X – tiesioginės užsienio investicijos.

010203040

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.24 pav. Užimtųjų skaičiaus informacijos ir ryšių veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.24. Results of modelling of the employment in information and communication Įvertinto modelio paklaida – l = 3,53 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,77, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 1,72. ( ).013,0

123,5

805,02019,31 tXX KK ⋅=

−

(F.25) Čia KX1 – užimtųjų skaičius finansinio tarpininkavimo veikloje, KX 2 – faktiškai dirbtos valandos finansinio tarpininkavimo veikloje.

166 PRIEDAI

05

1015202530

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.25 pav. Užimtųjų skaičiaus finansinio tarpininkavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.25. Results of modelling of the employment in financial and insurance activities Įvertinto modelio paklaida – l = 4,53 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,64, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 2,22. ( ) ( ) ( ).110929,11025,0001,0059,48 3

6143,3354,32

743,3584,31 −⋅⋅+−−+= −

−

tXtWtXX LLL (F.26) Čia LX1 – užimtųjų skaičius nekilnojamo turto operacijų veikloje, LX 2 – faktiškai dirbtos nekilnojamo turto operacijų veikloje, WL – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis nekilnojamo turto operacijų veikloje, 3X – materialinės investicijos.

05

101520

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.26 pav. Užimtųjų skaičiaus nekilnojamo turto operacijų veikloje finansinio modeliavimo rezultatai

Fig. F.26. Results of modelling of the employment in real estate activities Įvertinto modelio paklaida – l = 3,42 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,84, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 1,79. ( ) ( ) ( ).110517,41702,0001,0357,98 4

6062,3496,32572,2859,31 −⋅+−−+= −

−

tXtWtXX MMMM (F.27) Čia MX1 – užimtųjų skaičius profesinėje mokslinėje ir techninėje veikloje,

MX 2 – faktiškai dirbtos valandos užimtųjų skaičius profesinėje mokslinėje ir techninėje veikloje, WM – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis profesinėje mokslinėje ir techninėje veikloje, MX 4 – tiesioginės užsienio investicijos profesinėje mokslinėje ir techninėje veikloje.

PRIEDAI 167

0102030405060

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.27 pav. Užimtųjų skaičiaus profesinėje, mokslinėje ir techninėje veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.27. Results of modelling of the employment in professional, scientific and technical

activities Įvertinto modelio paklaida – l = 2,37 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,83, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 1,91. ( ) ( ).1260,0001,0452,13

231,22163,5026,11 −++−=−

tPtXX VNN (F.28) Čia NX1 – užimtųjų skaičius administracinėje ir aptarnavimo veikloje, NX 2 – faktiškai dirbtos valandos administracinėje ir aptarnavimo veikloje, VP – suderintas vartotojų kainų indeksas.

01020304050

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.28 pav. Užimtųjų skaičiaus administracinėje ir aptarnavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.28. Results of modelling of the employment in administrative and support service activities Įvertinto modelio paklaida – l = 3,20 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,83, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 1,99. ( ) ( ).3198,01016,0655,14

710,2298,6940,01 −+−+= tPtWX VOO (F.29)

Čia OX1 – užimtųjų skaičius viešojo valdymo ir gynybos; privalomojo socialinio draudimo veikloje, OW – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis viešojo valdymo ir gynybos; privalomojo socialinio draudimo veikloje, VP – suderintas vartotojų kainų indeksas.

168 PRIEDAI

020406080

100

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.29 pav. Užimtųjų skaičiaus viešojo valdymo ir gynybos; privalomojo socialinio draudimo veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.29. Results of modelling of the employment in public administration and defence; compulsory social security Įvertinto modelio paklaida – l = 0,79 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,85, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 1,60. ( ).419,2

164,4

374,02

894,01 tXX PP ⋅= (F.30)

Čia PX1 – užimtųjų skaičius švietimo veikloje, PX 2 – faktiškai dirbtos valandos švietimo veikloje.

050

100150200

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.30 pav. Užimtųjų skaičiaus švietime modeliavimo rezultatai Fig. F.30. Results of modelling of the employment in education Įvertinto modelio paklaida – l = 1,98 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,57, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,98. ( ) ( ).1884,16

929,3

212,04

799,3

504,02

436,11 −⋅⋅=

−

− tXtXX QQ (F.31) Čia QX 1 – užimtųjų skaičius žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje, QX 2 – faktiškai dirbtos valandos žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje, 4X – tiesioginės užsienio investicijos.

PRIEDAI 169

020406080

100120

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.31 pav. Užimtųjų skaičiaus žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.31. Results of modelling of the employment in human health and social work activities Įvertinto modelio paklaida – l = 0,67 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,89, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,93. ( ) ( ).110103,3002,0478,0 4

5439,4

2956,10278,0

1 −⋅++= − tXtXX RRR (F.32)

Čia RX 1 – užimtųjų skaičius meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje, RX 2 – faktiškai dirbtos valandos meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje, RX 4 – tiesioginės užsienio investicijos meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje.

010203040

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.32pav. Užimtųjų skaičiaus meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.32. Results of modelling of the employment in arts, entertainment and recreation Įvertinto modelio paklaida – l = 2,05 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,93, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,08. ( ) ( ).110176,6

234,3

813,04

502,5

619,02

8688,3

1 −⋅⋅⋅=−

−

tXtXX SS (F.33) Čia SX 1 – užimtųjų skaičius kitose aptarnavimo veikloje, RX 2 – faktiškai dirbtos valandos kitose aptarnavimo veikloje, RX 4 – tiesioginės užsienio investicijos.

170 PRIEDAI

010203040

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis


modelio adekvatumą – R2 = 0,77, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,53. ( ).002,0194,0 2

274,7717,01 tXX TT += (F.34)

Čia TX 1 – užimtųjų skaičius namų ūkių, samdančių darbininkus, veikloje; namų ūkių veikloje, susijusioje su savoms reikmėms tenkinti skirtų nediferencijuojamų gaminių gamyba ir paslaugų teikimu, TX 2 – faktiškai dirbtos valandos namų ūkių, samdančių darbininkus, veikloje; namų ūkių veikloje, susijusioje su savoms reikmėms tenkinti skirtų nediferencijuojamų gaminių gamyba ir paslaugų teikimu.

012345

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.34 pav. Užimtųjų skaičiaus kitoje aptarnavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.34. Results of modelling of the employment in other services activities Įvertinto modelio paklaida – l = 5,27 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,80, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,09. Gamyba ( ) ( ) ( ) ( ).1001,02100,04140,6694,903 7

125,55

507,51

800,9095,5−+−+−+−=

−

tXtXtXtY AAAA (F.35)

Čia YA – pridėtinė vertė, sukurta žemės ūkyje, miškininkystėje ir žuvininkystėje, X1A – užimtųjų skaičius žemės ūkyje, miškininkystėje ir žuvininkystėje, X5A – prekių ir paslaugų pardavimo pajamos žemės ūkyje, miškininkystėje ir

PRIEDAI 171 žuvininkystėje, X7A – nuosavas kapitalas žemės ūkyje, miškininkystėje ir žuvininkystėje.

0500

1000150020002500

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.35 pav. Pridėtinės vertės žemės ūkyje, miškininkystėje ir žuvininkystėje modeliavimo rezultatai Fig. F.35. Results of modelling of the value added in agriculture, forestry and fishing Įvertinto modelio paklaida – l = 2,86 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,89, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,41. ( )

( ) ( )( ) ( ) ( )

−+−−−+−+−+

=−

3628,12662,21802,0919,1392270,01687,0413,5

840,1632,2633,3503,3

904,1873,4389,1

tYtYtY

tYtYtY

BBB

BB

B. (F.36)

Čia YB – pridėtinė vertė, sukurta kasyboje ir karjerų eksploatavime.

04080

120160

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.36 pav. Pridėtinė vertė kasyboje ir karjerų eksploatavime modeliavimo rezultatai Fig. F.36. Results of modelling of the value added in mining and quarrying Įvertinto modelio paklaida – l = 7,22 %, slenksčio kintamojo reikšmė –

r = 96,02, o poslinkio parametras d = 1. ( ) ( ) ( ).2778,61

431,3

211,03

173,10

236,01

441,5−⋅⋅=

− tXtXtY PSDD (F.37)

Čia YD – pridėtinė vertė sukurta elektros, dujų, garo tiekimo ir oro kondicionavimo veikloje, X1D – užimtųjų skaičius elektros, dujų, garo tiekimo ir oro kondicionavimo veikloje, ( )tX PS3 – materialinės investicijos pastatų ir inžinerinių statinių statybai ir rekonstravimui.

172 PRIEDAI

0200400600800

10001200

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.37 pav. Pridėtinė vertė elektros, dujų, garo tiekime ir oro kondicionavime modeliavimo rezultatai

Fig. F.37. Results of modelling of the value added in electricity, gas, steam and air conditioning supply Įvertinto modelio paklaida – l = 2,89 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,82 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,83. ( )

( ) ( ) ( )( ) ( )

−⋅−⋅−⋅−⋅−⋅

=−

− 21253,4

321043,1

304,0

121,0

613,2

848,0

046,1

809,2

358,0

309,3

403,0

880,1

240,0

425,0

tYtY

tYtYtYtY

EE

EEE

E. (F.38)

Čia YE – pridėtinė vertė, sukurta vandens tiekimo, nuotekų valymo, atliekų tvarkymo ir regeneravimo veikloje.

050

100150200250

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.38 pav. Pridėtinės vertės vandens tiekimo, nuotekų valymo, atliekų tvarkymo ir regeneracijos veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.38. Results of modelling of the value added in water supply; sewerage; waste management and remediation activities Įvertinto modelio paklaida – l = 2,68 %, slenksčio kintamojo reikšmė –

r = 179,67, o poslinkio parametras d = 2. ( )

( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )

−⋅−⋅−⋅−⋅−⋅−⋅

=−

−

−

−

−

−

321842,9

321065,1

618,2

511,0

219,0

073,0

223,7

284,1

268,5

067,4

526,0

116,1

237,0

894,8

281,1

480,0

tYtYtY

tYtYtYtY

FFF

FFF

F (F.39)

Čia YF – pridėtinė vertė, sukurta statyboje.

PRIEDAI 173

0500

100015002000250030003500

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.39 pav. Pridėtinė vertė statybos veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.39. Results of modelling of the value added in construction Įvertinto modelio paklaida – l = 7,61 %, slenksčio kintamojo reikšmė –

r = 1381,86, o poslinkio parametras d = 2. ( ) ( ) ( ) ( ).423972,413

583,7

735,07

596,15

931,05

323,5

243,02

422,6−⋅−⋅−⋅=

−

−

−

− tXtXtXtY IIII (F.40)

Čia YI – pridėtinė vertė sukurta apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje, IX 2 – faktiškai dirbtos valandos apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje,

X5I – prekių ir paslaugų pardavimo pajamos apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje, X7I – nuosavas kapitalas apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje.

0100200300400

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.40 pav. Pridėtinės vertės apgyvendinimo ir maitinimo paslaugų veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.40. Results of modelling of the value added in accommodation and food service

activities Įvertinto modelio paklaida – l = 1,48 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,94 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,11.

( ) ( ) ( ) ( ).110053,9410916,21015,0098,519 75

020,83

5401,9

2451,3090,9

−⋅⋅+−⋅⋅+−−= −−

−

tXtXtXtY JJJ (F.41)

Čia YJ – pridėtinė vertė sukurta informacijos ir ryšių veikloje, JX 2 – faktiškai dirbtos valandos informacijos ir ryšių veikloje, X3 – materialinės investicijos, X7J – nuosavas kapitalas informacijos ir ryšių veikloje.

174 PRIEDAI

0200400600800

1000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.41 pav. Pridėtinės vertės informacijos ir ryšių veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.41. Results of modelling of the value added in information and communication Įvertinto modelio paklaida – l = 1,69 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,92, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 1,83. ( ) ( ) ( ) ( ).13410916,1

398,9

564,03

039,2

887,02

039,2

195,04176,3

−⋅−⋅−⋅⋅=−−

−−

−

tXtXtYtY IKKK (F.42) Čia YK – pridėtinė vertė sukurta finansiniame tarpininkavime, X2K – užimtųjų faktiškai dirbtų valandų finansiniame tarpininkavime skaičius, X3I – materialinės investicijos įsigijimams.

0200400600800

10001200

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.42 pav. Pridėtinės vertės finansinio tarpininkavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.42. Results of modelling of the value added in financial and insurance activities Įvertinto modelio paklaida – l = 9,20 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,85, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 2,00. ( ) ( ) ( ) ( ).11133,0

220,5

224,07

983,15

410,03

410,2

129,01908,2

−⋅−⋅⋅=−

tXtXtXtY LPSLL (F.43)

Čia YL – pridėtinė vertė sukurta nekilnojamo turto operacijų veikloje, X1L – užimtųjų nekilnojamo turto operacijų veikloje skaičius, X3PS – materialinės investicijos pastatų ir inžinerinių statinių statybai ir rekonstravimui, X7L – nuosavas kapitalas nekilnojamo turto operacijų veikloje.

PRIEDAI 175

0500

100015002000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.43 pav. Pridėtinės vertės nekilnojamo turto operacijų veikloje finansinio modeliavimo rezultatai Fig. F.43. Results of modelling of the value added in real estate activities Įvertinto modelio paklaida – l = 1,86 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,94, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 1,81. ( ) ( ) ( ).2608,60

167,10

341,03

836,4

262,01376,12

−⋅⋅= tXtXtY MIMM (F.44)

Čia YM – pridėtinė vertė sukurta profesinėje, mokslinėje ir techninėje veikloje, X1M – užimtųjų skaičius profesinėje, mokslinėje ir techninėje veikloje, X3MI – materialinės investicijos įrengimų, mašinų, transporto priemonių įsigijimams.

0200400600800

10001200

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.44 pav. Pridėtinės vertės profesinėje, mokslinėje ir techninėje veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.44. Results of modelling of the value added in professional, scientific and technical

activities Įvertinto modelio paklaida – l = 1,22 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,86, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra autokorteliuotos DW = 1,94. ( ) ( ) ( ) ( ).111265,0

426,4

249,07

320,6

373,05

273,3

382,01852,1

−⋅−⋅−⋅=−

−

−

tXtXtXtY NNNN (F.45)

Čia YN – pridėtinė vertė sukurta administracinėje ir aptarnavimo veikloje, X1N – užimtųjų skaičius administracinėje ir aptarnavimo veikloje, X5N – prekių ir paslaugų pardavimo pajamos administracinėje ir aptarnavimo veikloje, X7N – nuosavas kapitalas administracinėje ir aptarnavimo veikloje.

176 PRIEDAI

0100200300400500600700

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.45 pav. Pridėtinės vertės administracinėje ir aptarnavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.45. Results of modelling of the value added in administrative and support service activities Įvertinto modelio paklaida – l = 1,55 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,88, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1, 47. ( ) ( ) ( ) ( ).224308,2

900.3

337,0

226,2

076,03

440,3

525,01105,1

−⋅−⋅−⋅= tVPtXtXtY PSOO (F.46) Čia Yo – pridėtinė vertė sukurta viešajame valdyme ir gynyboje; privalomajame socialiniame draudime, PSX 3 – materialinės investicijos pastatų ir inžinerinių statinių statybai ir rekonstravimui, VP – valdžios sektoriaus pajamos.

0500

1000150020002500

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.46 pav. Pridėtinės vertės viešojo valdymo ir gynybos; privalomojo socialinio draudimo veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.46. Results of modelling of the value added in public administration and defence; compulsory social security Įvertinto modelio paklaida – l = 1,21 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,85, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,06. ( ) ( ) ( ) .42332,5

189,14

333,05

981,3

120,03198,3

−⋅−⋅= tXtXtY PPSP (F.47) Čia YP – pridėtinė vertė sukurta švietime, PSX 3 – materialinės investicijos pastatų ir inžinerinių statinių statybai ir rekonstravimui, X5P – prekių ir paslaugų pardavimo pajamos švietime.

PRIEDAI 177

0500

100015002000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.47 pav. Pridėtinės vertės švietime modeliavimo rezultatai Fig. F.47. Results of modelling of the value added in education Įvertinto modelio paklaida – l = 2,55 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,93, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,79. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )1111190,17

027,6

218,07

496,6

399,05

250,4

360,0

128,2

263,01

953,2−⋅−⋅−⋅−⋅=

−

−

−

− tXtXtVtXtY QQvQQ (F.48) Čia YQ – pridėtinė vertė sukurta žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje, X1Q – užimtųjų skaičius žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje, Vv – valdžios sektoriaus vartojimo išlaidos, ( )tX 5 – prekių ir paslaugų pardavimo pajamos žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje, X5Q – prekių ir paslaugų pardavimo pajamos žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje, X5Q – nuosavas kapitalas žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje.

0200400600800

1000

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.48 pav. Pridėtinės vertės žmonių sveikatos priežiūros ir socialinio darbo veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.48. Results of modelling of the value added in human health and social work activities Įvertinto modelio paklaida – l = 1,04 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,97, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,07. ( ) ( ) ( ).4019,0110468,1901,83

363,55

4475,2117,3

−+−⋅⋅+= − tVtXtY vRR (F.49) Čia YR – pridėtinė vertė sukurta meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje, X5R – nuosavas kapitalas meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje, Vv – valdžios sektoriaus vartojimo išlaidos.

178 PRIEDAI

050

100150200250

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.49 pav. Pridėtinės vertės meninėje, pramoginėje ir poilsio organizavimo veikloje modeliavimo rezultatai

Fig. F.49. Results of modelling of the value added in arts, entertainment and recreation Įvertinto modelio paklaida – l = 1,70 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,70 o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,18. ( ) ( ) ( )42031,34

145,5

107,03

438,3

052,01

857,11−⋅−⋅= tXtXtY PSSS (F.50)

Čia YS – pridėtinė vertė sukurta kitoje aptarnavimo veikloje, X1S – užimtųjų skaičius kitoje aptarnavimo veikloje, PSX 3 – materialinės investicijos pastatų ir inžinerinių statinių statybai ir rekonstravimui.

050

100150200250

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.50 pav. Pridėtinės vertės kitoje aptarnavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.50. Results of modelling of the value added in other services activities Įvertinto modelio paklaida – l = 1,74 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,74, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,14. ( ) ( ) .288,19

193,4

155,01

014,92tXtY TT ⋅= (F.51)

Čia YT – pridėtinė vertė sukurta namų ūkių, samdančių darbininkus, veikloje; namų ūkių veikloje, susijusioje su savoms reikmėms tenkinti skirtų nediferencijuojamų gaminių gamyba ir paslaugų teikimu, X1T – užimtųjų skaičius namų ūkių, samdančių darbininkus, veikloje; namų ūkių veikloje, susijusioje su savoms reikmėms tenkinti skirtų nediferencijuojamų gaminių gamyba ir paslaugų teikimu kitoje aptarnavimo veikloje.

PRIEDAI 179

05

1015202530

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.51 pav. Pridėtinės vertės kitoje aptarnavimo veikloje modeliavimo rezultatai Fig. F.51. Results of modelling of the value added in other services activities Įvertinto modelio paklaida – l = 2,74 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,49, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,13. Kainų blokas ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ).1042,01053,01011,04017,01024,2567,22

242,2966,3

278,4375,4931,8107,1

−+−−

−−−−+−+=

−

−

tDPtW

tPBtVtPtP vGVA (F.52)

Čia PVA – suderinto vartotojų kainų alkoholinių gėrimų ir tabako grupės indeksas, PG – gamintojų Lietuvos rinkoje parduotos produkcijos kainų indeksas, Vv – valdžios sektoriaus vartojimo išlaidos, PB – pinigų bazė: grynieji pinigai apyvartoje, kredito įstaigų einamosios sąskaitos ir privalomosios atsargos, W – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis, DP – darbo pajamų kreditas.

90110130150170

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.52 pav. Suderinto vartotojų kainų alkoholinių gėrimų, tabako prekių ir paslaugų grupės indekso modeliavimo rezultatai

Fig. F.52. Results of modelling of the harmonised consumer price index of the alcoholic beverages and tobacco products division Įvertinto modelio paklaida – l =1,27 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,97, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,95. ( ) ( ) ( ) ( ).1126,04001,02628,0476,115

912,15128,5931,8302,8−+−+−−−=

−

tWtVtPtP CnGVD (F.53)

Čia PVD – suderinto vartotojų kainų aprangos ir avalynės grupės indeksas, PG – gamintojų Lietuvos rinkoje parduotos produkcijos kainų indeksas, Vn – namų

180 PRIEDAI

ūkių vartojimo išlaidos, WC – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis apdirbamojoje gamyboje.

707580859095

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.53 pav. Suderinto vartotojų kainų drabužių ir avalynės prekių ir paslaugų grupės indekso modeliavimo rezultatai

Fig. F.53. Results of modelling of the harmonised consumer price index clothing and footwear division Įvertinto modelio paklaida – l =0,66 %, determinacijos koeficientas parodo


( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ).2003,04001,0

1002,0410629,34041,0786,79

731,2072,4

371,44

023,3156,3655,74

−+−+

+−+−⋅+−−= −

−

tWtPB

tVtVtIMPtP vnVBa (F.54)

Čia PVBa – suderinto vartotojų kainų būsto apstatymo, namų ūkio įrangos ir kasdienės namų priežiūros grupės indeksas, IMP – importo kainų indeksas, Vn – namų ūkių vartojimo išlaidos, Vv – valdžios sektoriaus vartojimo išlaidos, PB – pinigų bazė: grynieji pinigai apyvartoje, kredito įstaigų einamosios sąskaitos ir privalomosios atsargos, W – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis.

9095

100105110115

2 00 8

I

2 0 08 I

I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.54 pav. Suderinto vartotojų kainų būsto apstatymo, namų ūkio įrangos ir kasdieninės namų priežiūros prekių ir paslaugų grupės indekso modeliavimo rezultatai

Fig. F.54. Results of modelling of the harmonised consumer price index of the furnishings, household equipment and routine maintenance of the house division Įvertinto modelio paklaida – l =0,15 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,99, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,37. ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ).4083,04003,04009,04004,04613,0397,29

301,9016,2

111,3504,3738,4358,4

−+−−

−−−−−−+=

−

−−

tWtPB

tVtVtPtP vnGVS (F.55)

PRIEDAI 181 Čia PVS – suderinto vartotojų kainų sveikatos priežiūros grupės indeksas, PG – gamintojų Lietuvos rinkoje parduotos produkcijos kainų indeksas, Vn – namų ūkių vartojimo išlaidos, Vv – valdžios sektoriaus vartojimo išlaidos, PB – pinigų bazė: grynieji pinigai apyvartoje, kredito įstaigų einamosios sąskaitos ir privalomosios atsargos, W – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis.

7090

110130150170

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.55 pav. Suderinto vartotojų kainų sveikatos prekių ir paslaugų grupės indekso modeliavimo rezultatai

Fig. F.55. Results of modelling of the harmonised consumer price index of the health care division Įvertinto modelio paklaida – l =0,82 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,99, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,96. ( ) ( ) ( ) ( )

( ).3009,0

4002,04007,01264,0650,129

235,2

566,8370,15084,11374,45

−−

−−+−−−−=

−

−−

tDP

tPBtVtIMPtP vVR (F.56)

Čia PVR – suderinto vartotojų kainų ryšių grupės indeksas, IMP – importo kainų indeksas, Vv – valdžios sektoriaus vartojimo išlaidos, PB – pinigų bazė: grynieji pinigai apyvartoje, kredito įstaigų einamosios sąskaitos ir privalomosios atsargos, DP – darbo pajamų kreditas.

60708090100

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.56 pav. Suderinto vartotojų kainų ryšių prekių ir paslaugų grupės indekso modeliavimo rezultatai

Fig. F.56. Results of modelling of the harmonised consumer price index of the communications division Įvertinto modelio paklaida – l =0,63 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,97, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,21. ( ) ( ) ( ) ( ).111030,35

200,3

082,0

922,4

121,0836,12

118,0138,48

−⋅−⋅−⋅=−

− tWtVtIMPtP vVP (F.57)

182 PRIEDAI

Čia PVP – suderinto vartotojų kainų poilsio ir kultūros grupės indeksas, IMP – importo kainų indeksas, Vv – valdžios sektoriaus vartojimo išlaidos, PB – pinigų bazė: grynieji pinigai apyvartoje, kredito įstaigų einamosios sąskaitos ir privalomosios atsargos, W – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis.

9095

100105110

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.57 pav. Suderinto vartotojų kainų poilsio ir kultūros prekių ir paslaugų grupės indekso modeliavimo rezultatai

Fig. F.57. Results of modelling of the harmonised consumer price index of the recreation and culture division Įvertinto modelio paklaida – l =0,21 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,97, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,27. ( ) ( ) ( ) ( ).4062,03005,01370,0593,37

562,28653,14247,9247,6−+−−−+=

−

tWtVtIMPtP nVŠ (F.58) Čia PVŠ – suderinto vartotojų kainų švietimo grupės indeksas, IMP – importo kainų indeksas, Vn – namų ūkių vartojimo išlaidos, W – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis.

90100110120130140

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.58 pav. Suderinto vartotojų kainų švietimo prekių ir paslaugų grupės indekso modeliavimo rezultatai

Fig. F.58. Results of modelling of the harmonised consumer price index of the education division Įvertinto modelio paklaida – l =0,87 %, determinacijos koeficientas parodo modelio adekvatumą – R2 = 0,99, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 2,03. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ).3431062,1

806,17

495,0544,2

141,0

653,3

186,0

381,12

312,0380,0

−⋅−⋅−⋅−⋅=−

− tWtPBtVtPtP nGVVR (F.59)

PRIEDAI 183 Čia PVVR – suderinto vartotojų kainų restoranų ir viešbučių grupės indeksas, PG – gamintojų parduotos pramonės produkcijos kainų indeksai, Vn – namų ūkių vartojimo išlaidos, W – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis.

90100110120130140

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.59 pav. Suderinto vartotojų kainų viešbučių, kavinių ir restoranų prekių ir paslaugų grupės indekso modeliavimo rezultatai

Fig. F.59. Results of modelling of the harmonised consumer price index of the hotels, cafes and restaurants division Įvertinto modelio paklaida – l =0,27 %, determinacijos koeficientas parodo

modelio adekvatumą – R2 = 0,99, o Durbin-Watson statistika parodo, kad gauto modelio paklaidos nėra reikšmingai autokorteliuotos DW = 1,70. ( ) ( ) ( ) ( )

( ).4027,02002,04001,01167,0523,57

060,24

547,2851,5931,10027,27

−+

+−+−−−+=−

tW

tVtVtIMPtP vnVĮ (F.60)

Čia PVĮ – suderinto vartotojų kainų įvairių prekių ir paslaugų grupės indeksas, IMP – importo kainų indeksas, Vn – namų ūkių vartojimo išlaidos, Vv – valdžios sektoriaus vartojimo išlaidos, W – vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis.

105110115120125130

2 00 8

I

2 00 8

I I I2 0

0 9 I

2 00 9

I I I2 0

1 0 I

2 01 0

I I I2 0

1 1 I

2 01 1

I I I2 0

1 2 I

Faktas Įvertis

F.60 pav. Suderinto vartotojų kainų viešbučių, įvairios prekių ir paslaugų grupės indekso modeliavimo rezultatai

Fig. F.60. Results of modelling of the harmonised consumer price index of the miscellaneous goods and services division Įvertinto modelio paklaida – l =0,21 %, determinacijos koeficientas parodo


Documents

Priedai 2 - DSPACEdspace.vgtu.lt/bitstream/1/1699/2/2228_BRATCIKOVIENE_Disertacijo… · 136 PRIEDAI B1 lentelės pabaiga Table B1 ending SETAR Koeficientai t statistika 09 Poilsis