использование эконометрических методов анализа и оценки взаимосвязи между ВВП в десяти развивающихся странах

Таким образом, модель линейной регрессии не применима к исходным данным, представленным в виде панели и для более адекватной оценки взаимосвязи показателей необходимо учитывать пространственную (распределение по странам) и временную (распределение по периодам) структуры.Выполним построение «between»-регрессии. Данная модель представляет собой переписанную в терминах усредненных по времени значений переменных исходную модель. Результаты построения модели представлены на рисунке 11.Рисунок 11 - Модель «between»-регрессииСогласно значению R-sq between, равному 0,9672, можно сделать вывод о том, что изменение средних по времени показателей для каждойиз исследуемых стран оказывает сильное влияние на переменные. При этом ни один из коэффициентов при переменных не являются статистически значимыми.Выполним построение модели с детерминированными эффектами. Результаты представлены на рисунке 12.Рисунок 12 - Модель с детерминированными эффектамиСогласно показателю R-sq within, равному 0,4212 межиндивидуальные различия проявляются умеренно. Кроме того, статистически значимым является только коэффициент при переменнойInf.Выполним оценку модели со случайными эффектами (рисунок 13).Рисунок 13 – Модель регрессии со случайными эффектамиВ модели со случайными эффектами оценка качества подгонки выполняется на основе значение статистики Вальда - Wald chi2(2), которая демонстрирует хорошее качество модели (Wald chi2(2)=54,69). Кроме того, о возможности использования данного вида модели для отражения взаимосвязи показателей свидетельствует показатель corr(u_i,X)= 0(assumed), который отражает отсутствие корреляции регрессора с ненаблюдаемыми случайными эффектами. Таким образом, оценки модели окажутся состоятельны.Статистически значимым по-прежнему является только коэффициент при переменной, отражающей уровень инфляции.С учетом результатов построения моделей необходимо исключить незначимые факторы в каждой из модели и повторно выполнить расчеты. Результаты построения модифицированных моделей выявили необходимость исключения из модели between-регрессии и регрессии со случайными эффектами всех факторов за исключением фактора инфляции (рисунок 14, 15).Рисунок 14 – Модифицированная модель between-регрессииРисунок 15 – Модифицированная модель сослучайными эффектамиВ результате модификации моделей получены статистически значимые результаты.Выполним сравнение оцененных модифицированных моделей на основе теста Бройша-Пагана.Результаты представлены на рисунке 16.Рисунок 16 – Результаты теста Бройша-ПаганаВ виду того, что , то гипотеза отвергается. Таким образом, модель со случайными эффектами наиболее адекватна, чем модель сквозной регрессии.Таким образом, окончательный вариант модели имеет вид, представленный на рисунке 17.Рисунок 17 – Модель со случайными эффектамиУравнение, отражающее влияние факторов на рост ВВП в исследуемой группе развивающихся стран мира, имеет вид:Таким образом, по результатам построения модели можно сделать вывод о том, что статистически значимое влияние на показатель роста ВВП в исследуемой группе из десяти развивающихся стран мира оказывает уровень инфляции, рост которого на 1% снижает прирост ВВП на 0,261%.ЗАКЛЮЧЕНИЕВ рамках настоящего исследования в соответствии с целью и задачами сформирован теоретический аппарат, на основе которого сформирована система индикаторов, характеризующих социально-экономическое развитие десяти развивающихся стран мира. Массив исходных данных сформирован панельной структурой в период 2015-2019 гг. по следующим показателям:численность населения, тыс. чел.;импорт товаров и услуг, млн. долл.;экспорт товаров и услуг, млн. долл.;уровень занятости, %;уровень безработицы, %;численность рабочей силы, тыс. чел.;инфляция, %;прямые иностранные инвестиции, млн. долл..В качестве результативного показателя в работе рассматривался показатель темпа роста ВВП. На первоначальном этапе было выполнено построение модели линейной регрессии, которая показала в целом высокое качества, но коэффициенты при переменных оказались статистически не значимыми.С учетом особенностей проведения анализа панельных данных и построения моделей в рамках исследования было выполнено построение моделей, отражающих пространственную структуру и на основе тестов осуществлен выбор в пользу модели со случайными эффектами.Анализ показал, что статистически значимое влияние на показатель роста ВВП в исследуемой группе из десяти развивающихся стран мира оказывает уровень инфляции, рост которого на 1% снижает прирост ВВП на 0,261%.СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫБалдин, К.В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. - М.: Дашков и К, 2015. - 312 c.Батракова, Л.Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л.Г. Батракова. - М.: КноРус, 2015. - 528 c.Борисов Е.Ф. Экономическая теория: Учебник. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Юрайт, 2013. – 399 с.Букина М.К., Семенов А.М. Макроэкономика: Учебник. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство "Дело и Сервис", 2016. – 544 с.Всемирный банк [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators#Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015. - 238 c.Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2007Курс социально-экономической статистики. Под ред. М.Г.Назарова. М: Финстатинформ, 2014.Макроэкономическая статистика: Учебное пособие/ В.Н. Салин В.Г. Медведев С.И. Кудряшова Е.П. Шпаковская – М.: Дело 2015.Экономическая статистика. 2-е изд., доп.: Учебник/Под ред. Ю.Н. Иванова. — М.: ИНФРА-М, 2015. — 480 с.Badinger, H. The impact of the growth of economic integration: evidence from the EU Mem-ber States / H. Badinger // Review of International Economics – 2005. - Vol. 141 № 1. - pp. 50-78.Dollar, D., Kraay, A. Trade, Growth and Poverty / D. Dollar, A. Kraay // Economic Journal – 2004. - Vol. 114 № 2. - pp. 22-49.Esfahani, H.S. Export, import and economic growth in semi-industrialized countries / H.S. Esfahani // Journal of Development Economics - 1991 - Vol. 35. - pp. 93-116.Frankel, J.A., Dutt, S.D., Ghosh, D. The growth of export growth Nexus: causality analysis / J.A. Frankel, S.D. Dutt, D. Ghosh // Journal of Developing Areas – 1996. - №3: 0 (2). - pp.167-182Grossman, GM, Helpman, E., Innovation and Growth in the World Economy, MIT Press, 1991 - Cambridge, MA.Galindo A., Mikko, A. and Ordonez, G., Financial liberalization and growth: empirical evidence, the Inter-American Development Bank Publications, Washington, 2002, DC.Miller, S.M., Upadhyay, M.P. The impact of openness, trade orientation and human capital on total factor productivity / S.M. Miller, M.P. Upadhyay //Journal of Development Economics – 2000. - Vol. 63. - pp. 399-423.Odekon, M. Financial liberalization and investment in Turkey / M. Odekon // Informational notes in the economy – 2002. - № 53Romer, P. Endogenous technical change / P. Romer // Journal of Political Economy – 1990. - №98 (5). - pp.71-102Rodriguez, F., Rodrik, D. Trade Policy and Economic Growth: A Skeptic's Guide to the crossnational evidence /F.Rodriguez, D. Rodrik // NBER Macroeconomic Annual – 2000. -Vol. 15. - pp. 235-61Solow, R. Contributions to the theory of economic growth / R. Solow // Quarterly Journal of Economics – 1956. - Vol. 70, №1. - pp. 65-94.Yanikkaya, H. (2003) Trade Openness and Growth: Cross-empirical study / H.Yanikkaya //Journal of Development Economics – 2003. - Vol. 72. - pp. 57-89Приложение Массив исходных данныхCountryidtGDPPopImpExpEmpUnempLabInfInvAlbania120151,772889,106243,053732,0944,8517,491268,611,611149,93Armenia220153,602912,405461,873316,2749,9117,501411,722,98406,58Azerbaijan320152,809535,0819721,2832560,8861,864,914791,221,394430,47Belarus420151,739474,5143907,5243301,1260,355,895107,2018,121862,00Bulgaria520151,847223,9437417,7236882,8547,9611,423360,45-1,421093,60Georgia620154,623719,419983,207089,6957,3114,622030,081,991817,59Kazakhstan720154,2017288,2956749,4287108,7867,305,069063,676,857308,11Russian Federation820150,70143819,67426062,19558283,0959,435,1675293,867,8222031,34Turkey920155,1777231,91258300,25222003,0745,189,8828705,638,8513337,00Ukraine102015-6,5545271,9569553,7064873,2649,269,2720895,1812,07847,00Albania120162,232880,705071,013104,9246,8117,081322,601,91989,58Armenia220163,202925,554418,183137,3048,8718,261397,973,73184,13Azerbaijan320161,059649,3418473,4520059,3462,264,964875,734,014047,63Belarus42016-3,839489,6232689,5832749,8260,475,915107,3013,531652,30Bulgaria520163,477177,9932107,0632181,2549,239,143333,93-0,102609,37Georgia620162,883725,288713,816260,4358,5314,082056,361,241672,11Kazakhstan720161,2017542,8145236,0552581,5167,424,939119,486,686577,82Russian Federation82016-2,31144096,87281490,77391450,6159,205,5775095,9515,536852,97Turkey920166,0978529,41223151,12200727,5845,7910,2429801,377,6719274,00Ukraine102016-9,7745154,0350257,2247880,1749,609,1420885,1748,703050,00Albania120173,352876,105436,293437,1747,7215,221321,381,281044,39Armenia220170,202936,154510,573495,8348,3317,621373,65-1,40333,73Azerbaijan32017-3,069757,8116529,0517581,0062,945,004968,6812,454499,67Belarus42017-2,539501,5329922,0929831,1260,515,845097,6211,841246,90Bulgaria520173,947127,8231766,2934062,8449,417,573264,70-0,801562,80Georgia620172,853727,518529,816269,4358,0713,972031,651,961570,51Kazakhstan720171,1017794,0639079,9943714,7667,484,969184,0714,3617220,96Russian Federation820170,33144342,40263794,83330136,5059,365,5675037,807,0432538,90Turkey920173,1879821,72214639,70189717,1746,1610,8430860,577,7813950,00Ukraine1020172,4445004,6552487,1546023,2249,279,3520684,3213,913441,00Albania120183,842873,466070,294110,2748,4613,751323,351,991022,76Armenia220187,502944,815706,174303,1448,1917,831373,670,97250,94Azerbaijan32018-0,289854,0317104,0619839,3663,245,005031,8212,902867,49Belarus420182,539498,2636435,9636551,6760,365,655061,346,031276,30Bulgaria520183,817075,9537090,8139222,8852,046,163357,402,062833,03Georgia620184,833728,009387,927580,7358,0513,932023,442,221829,93Kazakhstan720184,1018037,7842780,2955964,3667,474,909224,407,444712,63Russian Federation820181,63144496,74326912,66411264,1159,165,2174282,793,6828557,44Turkey920187,4481101,89249655,36211220,2546,9110,8231992,3011,1411546,00Ukraine1020182,4744831,1462494,0053867,4149,069,5120505,7914,442827,00Albania120194,002866,3766856,104776,9748,2713,901322,912,021207,05Armenia220195,202951,7766575,934663,9748,3917,711377,622,52254,15Azerbaijan320191,419942,33417705,1825484,4762,875,225053,891,921403,00Belarus420193,059485,38641253,0941882,7160,055,715021,624,871474,90Bulgaria520193,087024,21641455,2242007,1852,445,263320,512,812579,94Georgia620194,72373110806,928927,3558,0314,112021,841,661184,09Kazakhstan720194,1018276,49944569,2654361,3567,344,899256,777,23208,06Russian Federation820192,25144000344262,69509550,8459,064,7473527,232,888784,85Turkey920192,5782319,724236010,47226981,8646,8010,9032579,7916,3313044,00Ukraine1020193,3444622,51670399,1859149,2848,919,3820275,4610,952476,00