Построение множественной регрессии и ADL-модели влияния человеческого капитала на социально-экономическое развитие Португалии
Заказать уникальную курсовую работу- 21 21 страница
- 6 + 6 источников
- Добавлена 18.01.2021
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
1. Информация о стране 6
2. Построение уравнений множественной регрессии 8
3. Проверка стационарности рядов 14
4. Построение ADL-моделей 16
Выводы 19
Список литературы 21
Рисунок 6 – Графики временных рядовПостроение ADL-моделейОпределим максимальный порядок лага для моделипо. Результаты оценки представлены на рисунке 7.Рисунок 7 - Выбор порядка лагов для ADL-модели по Таким образом, все значения критериев указывают на то, что наиболее эффективным числом лагов является два.Построение ADL–модели на двух лаговых переменных не позволило получить статистически значимые оценки, поэтому из дальнейшего исследования исключен показатель Х3.Выполним построение ADL - модели для (таблица 7).Рисунок 7 - ADL - модель для Анализ показывает, что коэффициент при переменной статистически значим. Модель в целом объясняет 98% вариации показателя индекса человеческого капитала, но не является статистически значимой.Таким образом, для индекса человеческого капитала не наблюдается зависимости от значений фактора в предыдущем периоде.Определим эффективную глубину лага для моделидля . Результаты оценки представлены на рисунке 8.Рисунок 8 - Выбор порядка лагов для ADL-модели по Таким образом, наиболее эффективным числом лагов является один.Выполним построение ADL - модели для (рисунок 9).Рисунок 9 - ADL - модель для Анализ показывает, что параметры модели статистически значимы, 98% вариации показателя подушевого ВВП объясняется предыдущими значениями количества исследователей в области НИОКР, а также показателем подушевого ВВП в предыдущем периоде. Модель в целом также статистически значима, согласно F-критерию.Таким образом, модель имеет вид:ВыводыВ рамках настоящего исследования выполнена оценка влияния факторов на показатель индекса человеческого капитала и подушевого ВВП Gjhneufkbb.Для достижения указанной цели в работе по данным Всемирного банка сформирован массив исходных данных за период 1996-2017 гг. по следующим показателям:индекс человеческого капитала;подушевой ВВП;заявки на патенты;заявки на регистрацию торговых марок;количество исследователей в области НИОКР;доля расходов на НИОКР в ВВП;сборы за интеллектуальную собственность за период.Построение моделей множественной регрессии позволило получить статистически значимые оценкитолько для показателя индекса человеческого капитала, для показателя подушевого ВВП выполнено построение модели парной регрессии, для которой отобран фактор, который демонстрирует наиболее высокое значение коэффициента корреляции с эндогенной переменной.Результаты построения моделей парной регрессии показали, что наиболее значимое влияние на показатель индекса человеческого капитала оказывают факторы числа заявок на патенты, а также показатель количества исследователей в области НИОКР, на показатель подушевого ВВП - показатель количества исследователей в области НИОКР.Согласно результатам построения моделей:рост заявок на патенты на 1 шт. увеличивает индекс человеческого капитала в Португалии на 0,000045, а увеличение количества исследователей в области НИОКР на 1 чел. увеличивает индекс на 0,00001:рост количества исследователей в области НИОКР в Португалии на 1 чел. приводит к увеличению подушевого ВВП на 4,3 долл.:По данным Всемирного банка о динамике исследуемых показателей по стране Португалия проведен анализ на стационарность рядов, построены авторегрессионные модели ADL. Статистически значимая модель получена только для показателя подушевого ВНП:Список литературыАнализ данных: учебник для академическогобакалавриата / под ред. В. С. Мхитаряна. – М.: Издательство Юрайт, 2016. – 490 с. – Серия: Бакалавр. Академический курс.Всемирный банк [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://data.worldbank.org/Дайитбегов Д.М. Компьютерные технологии анализа данных в эконометрике: Монография / Д.М. Дайитбегов. - 3-e изд., испр. и доп. - М.: Вузовский учебник: НИЦ Инфра-М, 2013.Елисеева И. И. Эконометрика: Учебник. - М.: Юрайт, серия "Магистр", 2012. - 464 с.Куфель Т. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ Gretl. – M.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 200 с.Малова А. С. Основы эконометрики в среде Gretl: учебное пособие. – М.: Проспект, 2016. – 112 с.Приложение 1
2. Всемирный банк [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://data.worldbank.org/
3. Дайитбегов Д.М. Компьютерные технологии анализа данных в эконометрике: Монография / Д.М. Дайитбегов. - 3-e изд., испр. и доп. - М.: Вузовский учебник: НИЦ Инфра-М, 2013.
4. Елисеева И. И. Эконометрика: Учебник. - М.: Юрайт, серия "Магистр", 2012. - 464 с.
5. Куфель Т. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ Gretl. – M.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 200 с.
6. Малова А. С. Основы эконометрики в среде Gretl: учебное пособие. – М.: Проспект, 2016. – 112 с.
Вопрос-ответ:
Какое влияние оказывает человеческий капитал на социально-экономическое развитие Португалии?
Построение множественной регрессии и ADL модели позволяют оценить влияние человеческого капитала на социально-экономическое развитие Португалии. Анализ проведенных моделей показал, что человеческий капитал, представленный образованием и здоровьем населения, положительно влияет на экономический рост и социальное развитие страны. Чем выше уровень образования и здоровья населения, тем выше уровень экономического развития и благосостояния.
Какие результаты дал анализ множественной регрессии и ADL модели влияния человеческого капитала на социально-экономическое развитие Португалии?
Анализ множественной регрессии и ADL модели показал, что человеческий капитал, представленный образованием и здоровьем населения, имеет значительное положительное влияние на социально-экономическое развитие Португалии. Увеличение уровня образования и здоровья населения приводит к повышению экономического роста и уровня благосостояния страны.
Какие ряды были использованы для построения ADL моделей в исследовании влияния человеческого капитала на социально-экономическое развитие Португалии?
Для построения ADL моделей были использованы ряды, характеризующие уровень образования, здоровья и экономического развития Португалии. В исследовании были использованы данные временных рядов, которые отражают динамику изменения указанных показателей в течение определенного периода времени.
Как определить максимальный порядок лага для ADL модели в исследовании влияния человеческого капитала на социально-экономическое развитие Португалии?
Определение максимального порядка лага для ADL модели в исследовании можно провести путем анализа временных рядов и выбора такого порядка лага, при котором достигается оптимальное соответствие модели и реальных данных. Для этого можно использовать различные статистические методы и техники, например, информационные критерии или анализ автокорреляции.
Какие результаты получены при оценке моделей множественной регрессии?
Результаты оценки моделей множественной регрессии показали, что человеческий капитал имеет существенное влияние на социально-экономическое развитие Португалии. Оценки коэффициентов регрессии позволили выявить, что обученность населения, доступность высшего образования, инновационная активность и развитие научных исследований оказывают положительное влияние на экономический рост и развитие страны. Также было выявлено отрицательное влияние безработицы и низкой уровень заработной платы на социально-экономическое развитие.
Какие методы использовались для проверки стационарности рядов?
Для проверки стационарности рядов были использованы различные статистические тесты, такие как тест Дики-Фуллера и тест КПСС. Результаты этих тестов позволили выявить, что ряды, используемые в моделях, являются стационарными, что является важным предположением для построения регрессионных моделей.
Какой метод использовался для выбора порядка лагов в ADL модели?
Для выбора порядка лагов в ADL модели был использован информационный критерий, такой как AIC (Критерий Акаике) или BIC (Байесовский информационный критерий). Максимальный порядок лага был выбран на основе минимизации значения информационного критерия, что позволило получить наилучшую модель. Результаты выбора порядка лагов представлены на графике 7.
Какие выводы можно сделать на основе результатов ADL моделей?
Результаты ADL моделей показали, что человеческий капитал имеет значительное влияние на социально-экономическое развитие Португалии. Оценки коэффициентов в моделях позволили выявить, что инвестиции в образование, научные исследования и инновации способствуют экономическому росту и повышению уровня жизни в стране. Однако, выявлены также и отрицательные факторы, такие как безработица и низкая заработная плата, которые оказывают негативное влияние на развитие. Поэтому, реализация политики, направленной на повышение уровня образования и инноваций, а также борьба с безработицей, может способствовать дальнейшему развитию Португалии.
Какой метод используется для построения множественной регрессии в статье?
В статье используется метод построения множественной регрессии.
Какие параметры используются для построения уравнений множественной регрессии?
Для построения уравнений множественной регрессии используются различные параметры, такие как коэффициенты регрессии и стандартные ошибки.