Cuprins
- Introducere 2
- APLICAŢIA 1: 3
- Model de regresie simplă 3
- 1.1. Literature review 3
- 1.2. Metodologia cercetării 4
- 2.1. Date utilizate 4
- 2.2. Rezultatele empirice ale cercetării 6
- 3. Concluzii 11
- APLICAŢIA 2: 11
- Model de regresie multiplă 11
- 1.1. Literature review 11
- 1.2. Metodologia cercetării 12
- 2.1. Date utilizate 12
- 2.2. Rezultatele empirice ale cercetării 16
- 3. Concluzii 28
- APLICAŢIA 3: 29
- Model cu ecuații simultane 29
- 1.1. Literature review 29
- 1.2. Metodologia cercetării 29
- 2.1. Date utilizate 30
- 2.2. Rezultatele empirice ale cercetării 34
- 3. Concluzii 36
- Concluzii finale 37
- ANEXE 38
- Bibliografie 42
Extras din proiect
Introducere
Modelul clasic de regresie liniară reprezintă una dintre tehnicile statistice cele mai versatile şi mai des utilizate în analiza economică. Prin acest proiect ne propunem să realizăm analiza modelelor liniare de regresie și, în vederea atingerii acestui scop, vor fi avute în vedere trei modele de regresie diferite.
Prima aplicaţie analizează prin intermediul unui model unifactorial de regresie influenţa ratei de ocupare a populaţiei României din perioada 1999 – 2013 asupra PIB-ului/locuitor. Studiile efectuate pe perioadele anterioare arată existența unei legături directe și puternice, de aceea dorim să analizăm în ce măsură acest lucru se verifică la nivelul țării noastre, în ultimii 15 ani.
A doua aplicaţie își propune să studieze prin intermediul unui model multifactorial de regresie factorii care influențează câștigul salarial în industria de fabricare a produselor textile din România. Cu ajutorul acestui model se dorește evidențierea semnificației factorilor de care angajatorii țin cont în stabilirea salariului acordat lucrătorilor, și cu precădere care este acțiunea pe care productivitatea muncii o exercită asupra câștigului salarial.
Ultima aplicaţie se referă la modelul echilibrului dublu sau simultan. Pentru elaborarea acestui model s-au studiat datele pentru următoarele variabile: produsul intern brut, rata dobânzii, masa monetară şi investiţiile brute în perioada 1977-2012, în China. Se urmărește să se evidențieze în ce măsură rata dobânzii și investițiile acționează asupra PIB-ului.
În continuare, sunt descrise şi analizate tehnicile de regresie puse la dispoziţie de către
programul econometric Eviews: specificarea şi estimarea unui model de regresie, efectuarea de analize simple de diagnostic şi utilizarea rezultatelor estimării în analize suplimentare, cum ar fi efectuarea de prognoze.
APLICAŢIA 1:
Model de regresie simplă
1.1. Literature review
Aplicația de față își propune analizeze prin intermediul unui model unifactorial de regresie influenţa ratei de ocupare a populaţiei României din perioada 1999 – 2013 asupra PIB/locuitor în aceeaşi perioadă.
Acest model a fost abordat anterior în sursa s-a arătat că pe o perioada de 10 ani (2002 - 2011) între cele două variabile exista o legătură directă și puternică. Prezentul studiu măreşte numărul de unităţi de la 10 la 15, de aceea după estimarea modelului se obţin rezultate semnificative însă mai slabe din punct de vedere statistic.
Conform (Anon., 2012), Zoltan Kazatsay, director general adjunct, Direcţia Generală pentru Ocuparea forţei de muncă, Afaceri Sociale şi Incluziune din cadrul Comisiei Europene, afirmă despre rata de ocupare a forţei de muncă în România că este de 63%, a şasea ca nivel din Europa, dintre statele cu cele mai mici rate. Patru priorităţi vizează aspecte privind capitalul uman. Asta înseamnă importanţa investirii în capitalul uman. Funcţionarea pieţei muncii necesită îmbunătăţiri. Rata de ocupare în România a stagnat între anii 2007 şi 2011, este vorba în special de situaţia ocupării forţei de muncă în rândul tinerilor. Diferenţa dintre rata generală a ocupării şi cea din rândul tinerilor este, în România, de 16%, faţă media europeană, de 10%. Rata este mai mare decât era în 2008.
Potrivit oficialului european, aproape o treime din forţa de muncă din România se află în domenii cu productivitate scăzută, în timp ce la capitolul educaţiei şi formării profesionale situaţia este îngrijorătoare.
România a ajuns la finalul anului 2012 la o rată de ocupare a forţei de muncă de aproape 60%, în condiţiile în care ţinta naţională pentru anul 2020 este de 70%, potrivit proiectului „Strategia Europa 2020“. Referindu-ne la contextul european în acelaşi timp, 75% din populaţia Olandei cu vârsta de peste 15 ani a lucrat cel puţin o oră pe săptămână în decursul aceluiaşi interval, obiectivul acestei ţări fiind ca în următorii şase ani ponderea să mai crească cu încă 5%, arată cele mai recente date ale Eurostat, biroul de statistică al Comisiei Europene. În Olanda, statul în care piaţa forţei de muncă temporară este cea mai dezvoltată din Europa, un sfert din angajaţi au contracte de muncă în regim temporar, adesea angajatorii încheind şi contracte colective de muncă pentru angajaţii temporari.
Conform (Mirea, 2013), deşi România este departe de ratele de ocupare a forţei de muncă atinse de ţări precum Germania, Danemarca sau Marea Britanie, unde ponderea salariaţilor în total populaţie aptă de muncă variază între 70 şi aproape 73% din numărul total de locuitori, situaţia locală este mai bună decât în state precum Bulgaria sau Ungaria.
Deşi rata de ocupare a forţei de muncă din România este sub media europeană (de 64%), România are o populaţie ocupată mai mare decât cea a Greciei, a Spaniei sau a Italiei, unde rata de ocupare variază între 51% şi aproape 57%. Ţinta de ocupare a forţei de muncă stabilită în Strategia Europa 2020 (semnată de statele membre UE în 2010) include populaţia cu vârste cuprinse între 20 şi 64 de ani, în timp ce rata de ocupare calculată de Eurostat include numărul de persoane cu vârste cuprinse între 15 şi 64 de ani care au obţinut venituri pentru cel puţin o oră de muncă lucrată pe săptămână.
Bibliografie
Anon., 2009. Productivitatea și salariile. [Interactiv]
Available at: http://businessday.ro/11/2009/productivitatea-si-salariile/
Anon., 2012. Rata de ocupare a forţei de muncă în România este de 63%. [Interactiv]
Available at: http://jurnalul.ro/bani-afaceri/economia/oficial-european-rata-de-ocupare-a-fortei-de-munca-in-romania-este-de-63-627970.html
Anon., 2013. BAROMETRUL PRODUCTIVITĂŢII MUNCII. [Interactiv]
Available at: http://194.117.236.69:7893/Docs/BAR_F.pdf
Anon., 2013. Cresterea economica a Chinei a continuat sa incetineasca si pe trimestrul doi. [Interactiv]
Available at: http://www.business24.ro/international/china/cresterea-economica-a-chinei-a-continuat-sa-incetineasca-si-pe-trimestrul-doi-1532903
Anon., 2013. TRADING ECONOMICS. China Money Supply M2. [Interactiv]
Available at: http://www.tradingeconomics.com/china/money-supply-m2
Anon., 2014. Modelul IS-LM. [Interactiv]
Available at: http://ro.wikipedia.org/wiki/Modelul_IS-LM
Anon., fără an Institutul Național de Statistică. [Interactiv]
Available at: www.insse.ro
Klein, N., 2012. Real Wage, Labor Productivity, and Employment Trends in South Africa: A Closer. IMF Working Paper.
Statistică, I. N. d., 2013. Câştigul salarial mediu în luna noiembrie 2013. s.l., s.n.
Vișan, C. & Dobre, M., 2012. An econometric estimation of the wage determinants in the light industry. Industria textilă.
Preview document
Conținut arhivă zip
- Econometrie.docx