Visuotinio atšilimo duomenų tyrimas ir juo pagrįstos statistinės išvados

Global warming problem earlier investigated mostly by scientists in climatology, now attract the attention of manyresearchers because a changing climate cause a great anxiety. The paper analyses the data of North and South hemisphere temperaturesvariation and North and South hemisphere temperatures 5 years average variation. The data collected by the National Aeronauticsand Space Administration since 1880 year are analyzed as time series in this paper. The ARMA models are fitted, their statisticalcharacteristics evaluated and predictions for future values have been calculated using the fitted models of one dimensional and multidimensionalautoregressive models. Calculated predicted values were compared to really observed values and the research resulted inthe best fitted autoregressive and moving average models well describing the global warming data.Visuotinio atšilimo problema, anksčiau tirta daugiausia tik mokslininkų-klimatologų [6–8], dabar tapo tarpdisciplininių tyrimų objektu, nes klimato pokyčiai visiems kelia nerimą. Straipsnyje pateikiami rezultatai, gauti taikant atsitiktinių procesų būsimų reikšmių prognozavimo metodus, naudojant Nacionalinės aeronautikos ir kosmoso administracijos (angl. NASA – National Aeronautics and Space Administration) Šiaurės ir Pietų pusrutulių temperatūros svyravimų bei 5 metų vidurkio Šiaurės ir Pietų pusrutulių temperatūros svyravimų duomenis, atspindinčius temperatūros pokyčius nuo 1880 m. Duomenys analizuojami kaip laiko eilutės – jiems parinkti tinkamiausi autoregresijos ir slenkančiojo vidurkio statistiniai modeliai, įvertintos kiekvieno modelio statistinės charakteristikos ir sudarytos reikšmių prognozės naudojant parinktus vienmačius ir daugiamačius modelius.Modelių tinkamumas buvo tiriamas tikrinant kaip jie atspindi tiriamąją duomenų seką, analizuojant liekanų funkcijas, skaičiuojant AICC informacinio kriterijaus reikšmes ir vertinant modeliais remiantis prognozuotas reikšmes. Modelių prognozės buvo lyginamos su realiomis laiko eilutės  reikšmėmis. Atlikus tyrimą buvo parinkti tinkamiausi modeliai, padaryta išvada, kad naudoti laiko eilučių modeliai gana gerai atspindi visuotinio atšilimo duomenis

Pratarmė

Vytauto Didžiojo universiteta

Nekilnojamojo turto sektoriaus pokyčiai Lietuvos ūkio kontekste

The paper analyses macroeconomic and financial ratios of Lithuanian enterprises (real estate enterprises) in the periodfrom 1998 to 2010. During the period in question, which was selected consciously and purposefully, Lithuanian economyexperienced two recessions: the first one took place after the Russian crisis 1998, the second one started in 2008, together with theglobal financial crisis. In the period between the two crises, a rapid economic development was observed.The efficiency is assessed using various financial ratios, reflecting various aspects of performance of an economic entity: itscapability to secure income, to perform profitably, to properly manage liabilities, to make proper use of available potential, to avoidjeopardising its further performance. Since no common methodology for the assessment of economic efficiency has been developedyet, it is offered to form an integral aggregate ratio to make possible the intercomparison of economic sectors and to determine thelevel of efficiency based on a set of financial ratios, not on each of them separately.Straipsnyje pateikiamas nekilnojamojo turto sektoriaus vertinimas lyginant šio sektoriaus makroekonominius ir finansinius rodiklius su bendromis šalies ūkio tendencijomis. Bandoma parodyti nekilnojamojo turto sektoriui būdingas tendencijas spartaus ekonomikos augimo, pasaulinės ekonomikos krizės ir ūkio atsigavimo laikotarpiais. Svarstomos nekilnojamojo turto sektoriaus tendencijų nesutapimo su šalies ūkio padėtimi priežastys. Finansinių rodiklių pagrindu atrenkami svarbiausi santykiniai rodikliai, padedantys įvertinti šio sektoriaus efektyvumą šalies ūkio kontekste

Statistinių metodų taikymas vertinant Klaipėdos miesto butų kainas

The paper analyses the use of a nonlinear regression model, generalised linear model and generalised additive model(semi-parametric regression model) for creating real estate valuation models. These models are applied to data on transactions inKlaipeda city apartments. The aim is to create real estate valuation regression models applying various statistical methods and tocompare them with each other. The practical aspects of creating regression models are analysed and conclusions are presented in thepaper.Straipsnyje nagrinėjamas netiesinės regresijos modelis, apibendrintasis tiesinis modelis ir apibendrintasis adityvus modelis (pusiau parametrinis regresijos modelis), sudarant nekilnojamojo turto vertinimo modelį. Šie modeliai pritaikyti Klaipėdos miesto butų pirkimo ir pardavimo sandorių duomenims. Tyrimo tikslas – sudaryti nekilnojamojo turto verčių regresijos modelius, taikant įvairius statistinius metodus, ir palyginti gautus modelius tarpusavyje. Šiame straipsnyje išnagrinėti praktiniai regresijos modelių sudarymo aspektai bei pateikiamos tyrimo išvados

Daugelio elementų paskirstymo problema: pirmumo strategijos analizė

We study the allocation of courses to students with multi-unit demand. Exploratory analysis of courseallocation practices at Vilnius University (VU) is performed. The allocation of students to courses is done by a simplefirst-come first-served (FCFS) procedure. We show that FCFS procedure does not deliver desirable outcomes. Data withstudent preferences is needed in order to compare assignment algorithms. We use censored regression model to constructstudent preferences generation mechanism based on empirical data collected at VU. Using simulated data several multiunitassignment algorithms are compared.Straipsnyje nagrinėjamas atskiras daugelio elementų paskirstymo uždavinio atvejis – studentų dalykų pasirinkimo (paskirstymo) problema. Darbe analizuojama Vilniaus Universiteto bendrųjų universitetinių studijų įgyvendinimo praktika iki 2016 metų. Tiriamosios analizės rezultatai parodo, kad taikomas dalykų paskirstymas pirmumo principu nėra efektyvus. Norint palyginti dalykų paskirstymo algoritmus reikia turėti duomenų aibę su studentų preferencijomis. Darbe, naudojant cenzūruotos regresijos modelį, turimų realių duomenų pagrindu pasiūlytas studentų preferencijų generavimo algoritmas. Imituotų preferencijų duomenys panaudoti lyginant kelių plačiai taikomų praktikoje paskirstymo algoritmų charakteristikas

Lietuvos kredito unijų veiklos efektyvumo vertinimas

The paper deals with the assessment of the performance of Lithuanian credit unions applying a cluster analysismethod, in particular the Probit regression model, substantiates their relevance and reliability for the evaluation of the resultsobtained, checks the model stability taking into account the time lag, assesses the relevance of the model for the performance analysisof Lithuanian credit unions.Straipsnyje apibūdinamos Lietuvos kredito unijų veiklos efektyvumo vertinimo galimybės taikant sankaupų analizę, Probit regresijos modelį, pagrindžiamas patikimumas ir tikslingumas vertinant gautus rezultatus, taip pat tikrinamas modelio stabilumas laiko požiūriu, įvertinamas gautų rezultatų patikimumas ir pagrindžiamas modelio tinkamumas tiriant Lietuvos kredito unijų veiklos efektyvumą

Švietimo sistemos stebėsena: išteklių ir rezultatų indeksų sąveika

Education is one of keystones that guarantees well-being of a country, therefore the understanding about the educationsystem status might be crucial. It motivates to measure the state of the education system, to understand its determinants and tomonitor changes over time that would allow the implementation of evidence-based education policy. Measurement and assessment ofthe state of the education system is a complex task, as the analysis of individual indicators of the educational system is insufficient tomonitor and evaluate education as a multidimensional phenomenon. To achieve a comprehensive and generalized assessment of theeducation system, we have chosen to calculate the composite indicators, namely, indicators of resources and outcomes. Using thelatter indicators we evaluate state of resources and output of the educational system, understand the factors, determining the state, andcompare it over time and in the context of other countries. Indices were calculated for the Baltic countries and three “old” EUmember states: UK representing the Anglo-Saxon liberal model, Germany for the Continental corporatist model and Finland as anexample of the Scandinavian model. For the analysis we used 2002-2014 annual publicly available data from EUROSTAT, OECD,and IEA databases. We have employed a simple weighted additive method with equal weights and principal components analysis forthe construction of indices. We have found that the differences between composite indicators, constructed by the simple weightedadditive method with equal and principal components analysis weights, are limited. The increase in the number of sub-indicators byalmost two-thirds does not affect dynamics of the output indices over time. We have established that inertia of the education systemis different for the countries: the impact of the output on the results is observed with 2–4 year lag for the Baltic States, as there is notime lag or there is a one year lag for Germany and the United Kingdom. Finland's results are different as compared with the othercountries examined. The dynamics of the Baltic indices is similar and possibly constitutes a separate group.Švietimas yra vienas pagrindinių veiksnių, užtikrinančių šalies gerovę, todėl svarbu suprasti švietimo sistemos būklę. Todėl svarbu išmatuoti švietimo sistemos būklę, suprasti ją lemiančius veiksnius bei stebėti kaitą laike, tai leistų įgyvendinti duomenimis grįstą švietimo politiką. Švietimo sistemos būklės išmatavimas ir įvertinimas yra sudėtingas uždavinys, nes švietimui kaip daugialypiam reiškiniui stebėti ir vertinti nepakanka pavienių švietimo sistemos rodiklių analizės. Siekiant visuminio ir apibendrinto švietimo sistemos vertinimo buvo pasirinkta skaičiuoti sudėtinius rodiklius – švietimo išteklių ir rezultatų indeksus, kuriais bus įvertinta švietimo sistemos išteklių ir rezultatų būklė, pristatyti būseną lemiantys veiksniai bei palyginta laike ir kitų šalių kontekste. Indeksai apskaičiuoti Baltijos ir trims „senosioms“ ES šalims: Jungtinei Karalystei, kuri atstovauja anglosaksišką liberalųjį švietimo modelį, Vokietijai kaip kontinentinio-korporatyvistinio modelio atstovei ir Suomijai, skandinaviškojo socialdemokratinio modelio pavyzdys. Analizei panaudoti 2002–2014 m. viešai prieinami rodikliai iš Eurostato, OECD ir IEA duomenų bazių. Sudėtiniams indeksams skaičiuoti buvo pritaikyti vienodi ir pagrindinių komponenčių analizės svoriai; atliktas tiesinis agregavimas. Gauta, kad skirtumas tarp vienodų svorių priskyrimo ir svorių priskyrimo, taikant pagrindinių komponenčių analizę, yra mažas. Rezultatų indeksų dinamikai laike rodiklių kiekio padidinimas beveik dviem trečdaliais įtakos neturi. Atlikus švietimo išteklių ir rezultatų indeksų sąveikos laike analizę, gauta, jog švietimo sistemų inertiškumas yra skirtingas: Baltijos šalyse rezultatai sureaguoja į išteklių pasikeitimus po 2–4 m., o Vokietijoje ir Jungtinėje Karalystėje – tais pačiais ar kitais metais. Suomijos rezultatai, palyginti su kitomis nagrinėtomis šalimis, kitokie. Baltijos šalių indeksų dinamika – panaši, galimai sudaranti atskirą grupę