Econometrie

In acest proiect mi-am propus sa construiesc un model econometric pentru a pune in evidenta anumite legaturi sau corelatii care se stabilesc intre variabilele introduse in model.

Ca variabila de explicat (y) am ales productia agricola exprimata in mii tone, iar ca variabile explicative suprafata agricola cultivata in mii ha (x1),servicile de mecanizare in mld lei ,imbunatatirile funciare in mld lei,servicile de reproductie si selectie in mld lei si numarul de tractoare folsite in agricultura (mii) intr-un judet.

Testarea parametrilor

Pentru a vedea care dinte variabilele au o influenta semnificativa asupra variabilei de explicat trebuie calculati estimatorii parametrilor si se testeaza fiecare variabila in parte cu un test student .

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.999985

R Square 0.99997

Adjusted R Square 0.99996

Standard Error 0.69023

Observations 20

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 5 224538.58 44907.71671 94261.36 3.633E-31

Residual 14 6.6698384 0.476417026

Total 19 224545.25

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%

Intercept 1719.081 200.44361 8.576381963 6.038E-07 1289.1718 2148.99

X Variable 1 -8.39057 0.9121529 -9.19864475 2.602E-07 -10.34695 -6.4342

X Variable 2 88.55112 8.8438389 10.01274739 9.195E-08 69.58296 107.5193

X Variable 3 1.290629 1.7744539 0.727338877 0.4790059 -2.515199 5.096458

X Variable 4 -0.0742 0.7545416 -0.09833589 0.9230597 -1.692531 1.544134

X Variable 5 -0.10245 0.0969455 -1.05674078 0.3085246 -0.310374 0.105481

Pentru o probabilitate de 95% si x grade de libertate t student este 1.729 ,se compara t pentru α/2 a fiecarei variabile cu valoarea t*luata din tabele daca valoarea calculata este mai mare decat cea luata din tabel atunci variabila explicativa are o influenta semnificativa asupra variabilei de explicat.

Dupa cum se observa pentru variabila 1 t=-9.19 pentru varibila2t=10.1 acete valori sunt mai mari decat valoarea tabelara deci varibilele 1,2 si 3 au o influenta semnificativa asupra variabilei de explicat si introducerea lor in model este buna.In schimb variabilele 3, 4 si 5 nu influenteaza semnificativ variabila de explicat, t calculat find mai mic decat valoarea tabelara 0.7<1.729,-0.09<1,729 si –1.0456<1,729 aceste variabile influenteaza in foarte mica masura variabila de explicat si se poate renunta la ele.

Testul de semnificatie globala arata o foarte stransa legatura intre variabilele explicative si varibila de explicat r=0.999970 foarte aproape de1 iar rezidurile sunt foarte mici de unde rezulta ca modelul este bine construit .

Testul Chow

Acest test este un test de stabilitate a modelului in timp,datele sunt impartite in doua subperioade ,se estimeaza pe subperioade si se calculeaza f*.

SCT=224545.25 SCE= 224538.58 SCR=6.6698384

In perioda1980-1989

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.999963

R Square 0.999925

Adjusted R Square 0.999904

Standard Error 0.964948

Observations 10

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 2 87398.017 43699.00848 46931.413 3.581E-15

Residual 7 6.5178745 0.931124933

Total 9 87404.535

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%

Intercept 1927.673 192.72198 10.00234948 2.136E-05 1471.9579 2383.387

X Variable 1 -9.30061 0.7116363 -13.0693327 3.579E-06 -10.98336 -7.61786

X Variable 2 96.38597 3.6478726 26.42251571 2.848E-08 87.760129 105.0118

In perioada1990-1999:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.999998

R Square 0.999996

Adjusted R Square 0.999994

Standard Error 0.295306

Observations 10

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 2 136646.06 68323.03014 783471.76 1.884E-19

Residual 7 0.6104384 0.087205479

Total 9 136646.67

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%

Intercept 1750.333 47.693055 36.69996276 2.898E-09 1637.5573 1863.109

X Variable 1 -8.63248 0.1803253 -47.8717146 4.54E-10 -9.058882 -8.20608

X Variable 2 92.82039 0.969733 95.71746661 3.579E-12 90.527337 95.11344

SCT1= 87404.535 SCE1=87398.017 SCR1=6.5178745

SCT2=136646.67 SCE2=136646.06 SCR2=0.6104384

F*=1.4256915

H1:Scr=Scr1+Scr2

H0:Scr<>Scr1+Scr2

F*=1.425<Ftab=3.26 si in concluzie modelul este stabil pe intreaga perioada .

Variabila auxiliara Dummy

Am introdus aceasta variabila pentru a vedea daca inundatile din primavara lui1999 au influentat negativ productia agricola din acel an,aceasta variabila ia valoarea 1 in 1999 si 0 in rest.

Regression Statistics

Multiple R 0.999984

R Square 0.999967

Adjusted R Square 0.999961

Standard Error 0.677176

Observations 20

ANOVA

Df SS MS F Significance F

Regression 3 224537.9 74845.97 163217 4.34E-36

Residual 16 7.337075 0.458567

Total 19 224545.3