Econometrie Word
-
Upload
raluca-hurmuzache -
Category
Documents
-
view
314 -
download
5
Transcript of Econometrie Word
-
7/29/2019 Econometrie Word
1/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
1
Proiect Econometrie
Hurmuzache Ioana RalucaGrupa 954, seria C, anul III, REI
Bucureti 2013
-
7/29/2019 Econometrie Word
2/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
2
Cuprins
Cuprins ............................................................................................................................................ 2
Introducere ....................................................................................................................................... 2
1. Specificaii ale variabilelor.......................................................................................................... 3
2. Evoluia Economic..................................................................................................................... 4
3. Intensitatea legturii dintre cele dou variabile ........................................................................... 5
4. Parametrii modelului de regresie simpl ..................................................................................... 6
5. Model de regresie multipl ........................................................................................................ 13
6. Model Dummy ........................................................................................................................... 18
Concluzii ........................................................................................................................................ 19
Bibliografie .................................................................................................................................... 20
Anexe: ............................................................................................................................................ 22
Introducere
Proiectul urmrete s aplice analize de statisti matematic unor factori alei n prealabil pentru
a construi un model econometric format din rezultate numerice care s justifice sau s infirme o
premis iniial. Proiectulare ca obiectiv s gseasc corelaia dintre Produsul Intern Brut i rata
inflaiei la nivelul Uniunii Europene.
Se va urmri influena nivelului ratei inflaiei n ceea ceprivete evoluia Produsului Intern Brut.
Modelul econometric se va construi pe baza datelor obinute de pe site-ul Eurostat.ec
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/search_database
-
7/29/2019 Econometrie Word
3/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
3
Aceste date sunt structurate teritorial, luand n considerare valorile unor ri din Europa n anul
2011.
Variabilele considerate: Produsul Intern Brut i rata inflaiei.Se va studia influena ratei inflaiei(factorul xi) asupra evoluieiprodusului intern brut (factorul
y), urmnd ca mai apoi s se testeze modelul astfel obinut.
1. Specificaii ale variabilelor
Tabelul 1
Tari PIB Rata inflatieBelgium 119 3.4
Bulgaria 46 3.4
Czech Republic 80 2.1
Denmark 125 2.7
Germany 121 2.5
Estonia 67 5.1
Ireland 129 1.2
Greece 79 3.1
Spain 98 3.1
France 108 2.3Italy 100 2.9
Cyprus 94 3.5
Latvia 58 4.2
Lithuania 66 4.1
Luxembourg 271 3.7
Hungary 66 3.9
Malta 85 2.5
Netherlands 131 2.5
Austria 129 3.6
Poland 64 3.9Portugal 77 3.6
Romania 49 5.8
Slovenia 84 2.1
Slovakia 73 4.1
Finland 114 3.3
Sweden 127 1.4
United Kingdom 109 4.5
-
7/29/2019 Econometrie Word
4/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
4
Produsul intern brut (prescurtat PIB) este un indicator macroeconomic care reflect suma valorii
de pia a tuturor mrfurilor i serviciilor destinate consumului final, produse n toate ramurile
economiei n interiorul unei ri n decurs de un an. Acesta se poate calcula i la nivelul unei
regiuni sau localiti.
Rata inflaiei reprezint rata de exprimare, la nivel anual, a dezechilibrului major prezent n
economia oricrei ri, reprezentat de o cretere generalizat a preurilor i de scderea simultan
a puterii de cumprare a monedei naionale.
Datele au fost extrase de pe site-ul eurostat.ec,
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/search_database
2. Evoluia Economic
Figura 1
0
50
100
150
200
250
300
0 5 10 15 20 25 30
PIB
PIB
Linear (PIB)
-
7/29/2019 Econometrie Word
5/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
5
Figura 2
3. Intensitatea legturii dintre cele dou variabile
1. Pentru msurarea intensitii legturii dintre cele dou variabile vom folosi coeficientulliniar de corelaie Pearson:
n
i
n
i
ii
n
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
xy
yynxxn
yxyxn
ynyxnx
yxnyx
yyxx
yyxx
r
1
2
1
2
1
2
1
2
111
2
1
22
1
2
1
1
2
1
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
0 50 100 150 200 250 300
Rata inflatie
Rata inflatie
Linear (Rata inflatie)
-
7/29/2019 Econometrie Word
6/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
6
[ ( )] [ ( )]
Valoarea coeficientului de corelaie Pearson estepozitivi semnificativ mai mare ca 0, ne
arat c legtura este una de tip liniar, confirmnd ipoteza de liniaritate.
4. Parametrii modelului de regresie simpl
Modelul de regresie simpl liniar presupune existena unei legturi ntre variabile (dintre care
una este dependent i cealalt independent) i relaia dintre cele dou variabile s poat fi
descris printr-o dreapt n interiorul norului de puncte.
Pe baza datelor se poate constitui un model econometric unifactorial de forma ()
Modelul reprezint o ipotez care presupune c y este rezultatul aciunii unui complex de factori
dintre care factorul x este cel mai important. Toi ceilali factori sunt considerai neeseniali, cu
aciune ntmpltoare, ei fiind specificai n modelul econometric cu ajutorul variabilei aleatoare
u.
y = variabila dependent (PIB)
x = variabila independent (rata inflaiei)u = variabila rezidual
-
7/29/2019 Econometrie Word
7/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
7
sunt estimatori a lui a i b reali.
Tabelul 2
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.301931361R Square 0.091162547Adjusted RSquare 0.054809049Standard Error 42.18132371Observations 27
ANOVA
df SS MS FSignificance
F
Regression 1 4461.805664 4461.805664 2.507669176 0.1258633Residual 25 44481.60174 1779.26407Total 26 48943.40741
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 139.8304531 27.12089093 5.155820781 2.49164E-05 83.973933
X Variable 1 -12.50194613 7.894824904 -1.583562179 0.125863257 -28.76164
Tabelul 3
RESIDUAL OUTPUT
Observation Predicted Y Residuals
1 97.32383621 21.67616379
2 97.32383621 -51.323836213 113.5763662 -33.576366184 106.0751985 18.924801495 108.5755877 12.424412276 76.07052779 -9.0705277917 124.8281177 4.1718822988 101.0744201 -22.074420059 101.0744201 -3.074420053
-
7/29/2019 Econometrie Word
8/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
8
10 111.075977 -3.07597695811 103.5748093 -3.57480927912 96.0736416 -2.073641613 87.32227931 -29.32227931
14 88.57247392 -22.5724739215 93.57325237 177.426747616 91.07286315 -25.0728631517 108.5755877 -23.5755877318 108.5755877 22.4244122719 94.82344699 34.1765530120 91.07286315 -27.0728631521 94.82344699 -17.8234469922 67.3191655 -18.319165523 113.5763662 -29.57636618
24 88.57247392 -15.5724739225 98.57403083 15.4259691726 122.3277285 4.67227152427 83.57169547 25.42830453
Valoarea estimat a parametrului a, adic (Intercept) = 139.8304531
Valoarea estimat a parametrului b, adica (X Variabile 1) = -12.50194613
Dispunnd de estimaiile parametrilor se pot calcula valorile estimate ale variabilei cu ajutorul
relaiei:
Valorile lui y estimat:
Tabelul 4
State y estimatBelgium 97.32383621Bulgaria 97.32383621Czech Republic 113.5763662Denmark 106.0751985Germany 108.5755877Estonia 76.07052779Ireland 124.8281177Greece 101.0744201Spain 101.0744201France 111.075977
-
7/29/2019 Econometrie Word
9/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
9
Italy 103.5748093Cyprus 96.0736416Latvia 87.32227931Lithuania 88.57247392
Luxembourg 93.57325237Hungary 91.07286315Malta 108.5755877
Netherlands 108.5755877Austria 94.82344699Poland 91.07286315Portugal 94.82344699Romania 67.3191655Slovenia 113.5763662Slovakia 88.57247392
Finland 98.57403083Sweden 122.3277285UnitedKingdom 83.57169547
Interpretarea valorilor coeficienilor
b arat c PIBscade cu dac rata inflaieicrete cu o unitate.
Testarea semnificaiei parametrului al modelului linear de regresie XY :
H0: =0 (parametrul este nesemnificativ statistic)
H1: 0 (parametrul estesemnificativ statistic, adicsemnificativdiferit de 0)
Statistica testului este )1(
knb
Students
bt
,
unde
n
ii
e
n
ii
eb
xx
s
xx
ss
1
2
1
2
2 1este abaterea standard (eroarea standard) a
estimatorului b,
2
es este disperia rezidual, iar 2ee ss esteabaterea standard rezidual (eroarea standard
rezidual).
-
7/29/2019 Econometrie Word
10/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
10
Valoarea calculat a statisticii testului, n ipoteza c H0 este adevart, adic=0, este
bb
calcs
b
s
bt
0, deci
, cusb= .
Dac nivelul de semnificaie este =0,05, atunciregiunea critic a testului este:
;;;,
25;2
05,025;
2
05,01;
2
'1;
2
' ttttRknkn
c .
Cum 708,125;
2
05,01;
2
'
ttkn
, atunci t calculat = ;708,1708,1;cR , deci
respingem H0 i concluzionm c este semnificativ statistic, cu o probabilitate de 0,05 de a
comite o eroare de primul tip (s respingemH0cnd aceasta este adevrat).
Intervalul de ncredere (1-)100% = 95% pentru parametrul al modelului linear de
regresie XY , determinat pe baza eantionului observat, este:
uipara metrula100%)'-(1increderede
uiintervalulasuperioaralimita
1;2
'
uipara metrula100%)'-(1increderede
uiintervalulainferioaralimita
1;2
'
aknakn stasta ,
Undesa este eroarea standard a estimatorului a.
n cazul nostru, a=139.8304531, sa=27.68014339, =0,05, 708,125;2
05,01;
2
'
ttkn
, deci
intervalul[92.5527; 187.1089] acoper valoarea adevrat a parametrului cu probabilitatea 0,95.
Cum intervalul de ncredere 95% determinat pentru parametrul nu acoper valoarea 0,
atunci putem spune c acesta este semnificativ diferit de 0 sau este semnificativ statistic.
Dacns, intervalul de ncredere pentru ar fi acoperit, adicar fi coninut, i valoarea 0,
atunci concluzionam c parametrul este nesemnificativ statistic (nu este semnificativ diferit de 0).
-
7/29/2019 Econometrie Word
11/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
11
Validitatea modelului de regresie
Pentru testarea validitii modelului se formuleaz cele dou ipoteze:
H0: modelul de regresie este nevalid statistic,cu alternativa
H1: modelul de regresie este valid statistic.
Statistica utilizat pentru a decide care dintre ipoteze se accept este:
1,2
2
/
2
2
/
1
knke
xy
e
xyFisher
kn
k
s
sF ,
unde k este numrul de variabile explicative din modelul de regresie (n cazul nostru, k=1
deoarece avem un model de regresie liniar unifactorial sau simpl, adic cu o singur variabil
explicativ).
Fie nivelul sau pragul de semnificaie al testului, iar 1- este nivelul de ncredere al
testului.
Dac nu se specific, vom considera n general c=0,05 (sau 100=5%),iar 1-=0,95
(sau (1-)100=95%).
Pentru calculul statisticii calcF folosim tabelul ANOVA:
Tabelul 5
Sursa
variaiei
Suma ptratelor
(SS-Sum of Squares)
Grade de
libertate
(df -
degrees of
freedom)
Media ptratelor
(MS- Mean of
Squares)
Dispersiile
corectate
Valoarea
statisticii FFcritic
Datorat
regresiei
(Regressio
n)
n
i
ixy yySSR1
22
/
kk
sxy
xy
2
/2
/
2
2
/
e
xy
calcs
sF
;' kF
-
7/29/2019 Econometrie Word
12/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
12
Rezidual
(Residual)
n
i
iie yySSE1
22 nk1
1
22
kns ee
Total
n
iiy yySST 1
22
n11
2
2
n
s yy
Regula de decizie: dac 1,;' knkcriticcalc FFF , adicFcalc se gsete n regiunea critic,
atunci respingemH0i acceptmH1, c modelul de regresie este valid statistic.
Conform calculelor:
Tabelul 6
yi 2669
ei=yi-i 3.97904E-13
yi- 1.13687E-13
(yi - )2 48943.40741
(yi -i)2 44481.60174
(i - )2 6605661.503
Tabelul Anova:
Tabelul 7
SursaSuma
ptratelorGrade delibertate
Mediaptratelor
ValoareastatisticiiF Fcritic
variaiei(SS-Sum ofSquares)
(df - degreesof f reedom)
(MS - Mean ofSquares)
Datoratregresiei6605661.503 1 6605661.503
3712.580733 4.245(Regression)
Rezidual44481.60174 25 1779.26407
(Residual)
Total 48943.40741 26 1882.438746
-
7/29/2019 Econometrie Word
13/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
13
Cum F calculat = 3712.580> F critic = 4.245 respingem ipoteza nul i concluzionm c modelul
de regresie este valid statistic(modelul este semnificativ statistic sau modelul este corect
specificat).
5. Model de regresie multipl
Modelul de regresie multipl este o generalizare a regresiei simple, cu mai multe variabile
explicative. Pentru a explica mai bine variabila dependent am adugat in cadrul modelului 2 noi
variabile:populaiei importuri din UE 27. Pe baza introducerii noilor variabile modelul va lua
urmtoarea forma:
y = variabila dependent (PIB)
x1= variabil independent (rata inflaiei)
x2= variabil independent (populaie)
x3= variabil independent (importuri)
u = variabila rezidual
yt = a0 + a1x1t + a2x2t + a3x3t + ut
ai = parametrii modelului.
SUMMARYOUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.468358411R Square 0.219359601Adjusted R Square 0.117536941Standard Error 40.75760855Observations 27
ANOVA
-
7/29/2019 Econometrie Word
14/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
14
df SS MS FSignificance
F
Regression 3 10736.20634 3578.735447 2.154329891 0.120976052Residual 23 38207.20107 1661.182655
Total 26 48943.40741
CoefficientsStandard
Error t Stat P-value Lower 95% Upper
Intercept 120.0355198 29.14111337 4.119112344 0.000418356 59.75253386 180.318
X Variable 1-
6.648289223 8.211617429-
0.809619942 0.426455792-
23.63531411 10.3387
X Variable 2-1.45601E-
06 8.27278E-07-
1.759994361 0.091704001-3.16736E-
06 2.5535
X Variable 3 0.000114032 5.86807E-05 1.943269262 0.064320648-7.35788E-
06 0.00023
Valoarea estimat a parametrului a0(Intercept) = 120.0355198
Valoarea estimat a parametrului a1(X Variabile 1) = 6.648289223
Valoarea estimat a parametrului a2(X Variabile 2) = -1.45601E-06
Valoarea estimat a parametrului a3(X Variabile 3) = 0.000114032
Dispunnd de estimaiile parametrilor se pot calcula valorile estimate ale variabilei cu
ajutorul relaiei:
1200355198 6648289223 145601E 06 0000114032
Interpretarea valorilor coeficienilor
a1arat c PIB-ulcrete cu 6648289223dac rata inflaiei crete cu o unitate. a2arat c PIB-ul scade cu 145601E 06dac populaia crete cu o unitate. a3arat c PIB-ul crete cu 0000114032dac importurile cresc cu o unitate.Testarea semnificaiei parametrilor a1, a2i a3ai modelului linear de regresie:yt = a0 + a1x1t + a2x2t + a3x3t + ut
H0: =0 (parametrul este nesemnificativ statistic)
-
7/29/2019 Econometrie Word
15/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
15
H1: 0 (parametrul estesemnificativ statistic, adicsemnificativdiferit de 0)
Statistica testului este )1(
knb
Students
bt
Valoarea calculat a statisticii testului, n ipoteza c H0esteadevart, adic=0, este
aa
calcs
a
s
at
0, deci
Dac nivelul de semnificaie este =0,05, atunciregiunea critic a testului este:
;;;,
25;2
05,025;
2
05,01;
2
'1;
2
' ttttRknkn
c .
Cum 708,125;205,01;2'
tt kn , atunci ta3calculat
;708,1708,1;cR , deci respingem
H0 iconcluzionmceste semnificativ statistic, cu o probabilitate de 0,05 de a comite o eroare
de primul tip (srespingemH0cnd aceasta este adevrat).
Intervalul de ncredere (1-)100% = 95% pentru parametrul al modelului linear de
regresie XY , determinat pe baza eantionului observat, este:
uipara metrula100%)'-(1increderede
uiintervalulasuperioaralimita
1;2
'
uipara metrula100%)'-(1increderede
uiintervalulainferioaralimita
1;2
'
a
kn
a
kn
stasta
,
Undesa este eroarea standard a estimatorului a.
-
7/29/2019 Econometrie Word
16/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
16
n cazul nostru, a0=120.0355198, sa0 =29.14111337, =0,05, 708,125;2
05,01;
2
'
ttkn
,
deci intervalul [70.2624; 169.8085] acoper valoarea adevrat a parametrului cu probabilitatea
0,95.
Cum intervalul de ncredere 95% determinat pentru parametrul nu acopervaloarea 0,
atunci putem spune despre acesta c este semnificativ diferit de 0.
Validitatea modelului de regresie
Pentru testarea validitii modelului se formuleaz cele dou ipoteze:
H0: modelul de regresie este nevalid statistic,
cu alternativa
H1: modelul de regresie este valid statistic.
Statistica utilizat pentru a decide care dintre ipoteze se accept este:
1,2
2
/
2
2
/
1
knke
xy
e
xyFisher
kn
k
s
sF ,
unde k este numrul de variabile explicative din modelul de regresie (n cazul nostru, k=1
deoarece avem un model de regresie liniar unifactorial sau simpl, adic cu o singur variabil
explicativ).
Fie nivelulsau pragul de semnificaie al testului, iar 1- este nivelul de ncredere al
testului.
Dac nu se specific, vom considera n general c=0,05 (sau 100=5%),iar 1-=0,95
(sau (1-)100=95%).
Pentru calculul statisticii calcF folosim tabelul ANOVA:
Tabelul 8
Sursa
Variaiei
Suma ptratelor
(SS-Sum of Squares)
Grade de
libertate
(df -
Media ptratelor
(MS- Mean of
Squares)
Valoarea
statisticii FFcritic
-
7/29/2019 Econometrie Word
17/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
17
degrees of
freedom)
Dispersiile
corectate
Datorat
regresiei
(Regressio
n)
n
i
ixy yySSR1
2
2/
kk
sxy
xy
2
/2
/
2
2
/
e
xy
calc s
s
F
;' kF
Rezidual
(Residual)
n
i
iie yySSE1
22 nk1
1
22
kns ee
Total
n
i
iy yySST1
22
n11
2
2
n
sy
y
Regula de decizie: dac 1,;' knkcriticcalc FFF , adicFcalc se gsete n regiunea critic,
atunci respingemH0i acceptmH1, c modelul de regresie este valid statistic.
Conform calculelor:
Tabelul 9
yi 2669
ei=yi-i 3127.571692
yi- 1.13687E-13
(yi - )2 48943.40741
(yi -i)2 414867.7955
(i - )2 392936.5425
Tabelul Anova:
Tabelul 10
SursaSuma
ptratelorGrade delibertate
Media ptratelor ValoareastatisticiiF Fcritic
-
7/29/2019 Econometrie Word
18/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
18
variaiei(SS-Sum of
Squares)(df - degrees
of f reedom)(MS - Mean of
Squares)
Datoratregresiei 48943.40741 1 48943.40741 4.949337592 4.245
(Regression)Rezidual 414867.7955 25 16594.71182(Residual)
Total 392936.5425 26 15112.94394
Cum F calculat = 4.9493< F critic = 4,245 respingem ipoteza nul i concluzionm c modelul de
regresie este valid statistic(modelul este semnificativ statistic sau modelul este corect specificat).
Interpretarea R2
R2 = 0.21
Coeficientul de determinare R2, exprimat procentual, arat ct din variana variabilei dependente
este explicat de ecuaia estimat. Este un indicator de asociere avnd atributul PRE, deci poate fi
interpretat i n urmtorul sens: cu ct se mbuntete prognoza valorilor y prin considerarea
modelului estimat.
Dup cum se poate vedea introducerea a 2 noi variabile independente in modelul de regresie a
dus la ameliorarea coeficientului R2, valoarea sa iniial din regresia simpl fiind 0.09.
Astfel putem concluziona c variabila dependent PIB este mai bine explicat de ctre un cumul
de variabile, respectiv rata inflaiei,populaiei importurile nregistrate in anul respectiv, dect
doar de rata inflaiei.
6. Model Dummy
Sunt modelele n care variabilele independente sunt variabile dummy.
Y=0+1D1+
unde:
-
7/29/2019 Econometrie Word
19/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
19
0 este nivelul mediu al variabilei Y pentru categoriaD1=0
n cazul seriei noastre de date vom utiliza ca variabildependent PIB din UE 27, iar ca variabil
dummy ne vom raporta la moneda oficial a fiecrui stat. Pentru rile ce fac parte din zona eurovom aloca cifra 1 iar pentru rile care nu fac parte din zona euro, ci dein propria moned, vom
aloca cifra 0.
PIBMonedaeuro
Belgium 119 1
Bulgaria 46 0
Czech Republic 80 0
Denmark 125 0
Germany 121 1
Estonia 67 1
Ireland 129 1
Greece 79 1
Spain 98 1
France 108 1
Italy 100 1
Cyprus 94 1
Latvia 58 1Lithuania 66 1
Luxembourg 271 1
Hungary 66 0
Malta 85 1
Netherlands 131 1
Austria 129 1
Poland 64 0
Portugal 77 1
Romania 49 0Slovenia 84 1
Slovakia 73 1
Finland 114 1
Sweden 127 0UnitedKingdom 109 0
-
7/29/2019 Econometrie Word
20/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
20
Rezultatele modelului de regresie sunt urmtoarele:
SUMMARYOUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.237782081R Square 0.056540318Adjusted R Square 0.018801931Standard Error 42.97726449Observations 27
ANOVA
df SS MS FSignificance
F
Regression 1 2767.276 2767.276 1.498218 0.232356Residual 25 46176.13 1847.045Total 26 48943.41
CoefficientsStandardError t Stat P-value Lower 95%
Upper95%
Lowe95.0%
Intercept 83.25 15.19476 5.478863 1.09E-05 51.95581 114.5442 51.95
X Variable 1 22.17105263 18.11335 1.224017 0.232356 -15.1341 59.4762 -15.1
Coeficientul de determinare R2 ia valoarea de 0.05, iar statistica p-value asociata variabilei
independente este de 0,23, peste pragul de semnificatie de 5%. Putem spune c faptul c statele
au moned proprie sau utilizeaz euronu influeneaz semnificativ PIB-ul.
Concluzii
Pe baza analizei cantitative a actualului fenomen economic vzut ndeosebi prin variabilele
studiate, acest proiect a parcurs, pe rnd, etapele necesare argumentrii corelaiei dintre variabile.
Dup cum s-a putut observa mai sus, au fost prezentate datele cu specificitile aferente, s-a
analizat evoluia economic a fiecrei variabile, s-a msurat intensitatea legturii dintre acestea,
s-au estimat parametrii unui model de regresie simpl, s-a mbuntit modelul prin adugarea
-
7/29/2019 Econometrie Word
21/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
21
unei regresii multiple, a crei ipoteze au fost testate pe baza analizei reziduurilor i, n final s-a
construit un model dummy.
Bibliografie
[1] Badi H. Baltagi,Econometrics, Fourth Edition, Syracuse, New York, 2008
[2] Gerhard Tintner,Methodology of Mathematical Economics and Econometrics, The University
of Chicago Press, Chicago, 1968
[3] P. A. Samuelson, T. C. Koopmans, and J. R. N. Stone,Report of the Evaluative Committee
for Econometrica, Econometrica, vol. 22, no. 2, April 1954
[4] Arthur S. Goldberger,Econometric Theory, John Wiley & Sons, New York, 1964
[5]H. Theil,Principles of Econometrics, John Wiley & Sons, New York, 1971
-
7/29/2019 Econometrie Word
22/22
Academia de Studii Economice BucuretiFacultatea de Relaii Economice Internaionale
22
Anexe:
Tari PIBRatainflatie Populatie Importuri
Moneda
euro
Belgium 119 3.4 11000638 365496.7105 1Bulgaria 46 3.4 7369431 28159.12229 0Czech Republic 80 2.1 10486731 117368.2984 0Denmark 125 2.7 5560628 141014.6263 0
Germany 121 2.5 81751602 1478013.158 1
Estonia 67 5.1 1340194 8480.546053 1Ireland 129 1.2 4570727 92363.83251 1Greece 79 3.1 11309885 65680.94756 1Spain 98 3.1 46152926 441634.9474 1France 108 2.3 64994907 713727.6337 1Italy 100 2.9 60626442 713727.6337 1
Cyprus 94 3.5 839751 6477.086093 1Latvia 58 4.2 2074605 6722.710529 1
Lithuania 66 4.1 3052588 10165.78756 1
Luxembourg 271 3.7 511840 73510.13158 1Hungary 66 3.9 9985722 64315.81706 0Malta 85 2.5 415832 6939.264901 1Netherlands 131 2.5 16655799 542260.5263 1Austria 129 3.6 8404252 188418.9908 1Poland 64 3.9 38529866 202006.1701 0
Portugal 77 3.6 10572157 86334.85 1Romania 49 5.8 21413815 67418.75169 0
Slovenia 84 2.1 2050189 30490.41325 1Slovakia 73 4.1 5392446
72274.27828
1Finland 114 3.3 5375276 91750.57895 1
Sweden 127 1.4 9415570 199048.3121 0UnitedKingdom 109 4.5 62515392 744565.8 0