Analiza Factorilor care au Influențat Producția Agricolă

Proiectul urmărește realizarea unui model econometric referitor la datele despre serviciile de reproducție, îmbunătățirile funciare, suprafața cultivată și producția agricolă.

Datele au fost preluate de pe site-ul INS, din Anuarul Statistic al României 2010, referitor la Agricultură.

Anii Producția agricolă (milioane lei) Suprafața cultivată (ha) Îmbunătățirile funciare Serviciile de reproducție

1994 644.38 401.03 33.321 0.925

1995 584.18 394.95 30.311 1.366

1996 689.79 405.26 35.591 0.502

1997 764.81 411.66 39.342 0.427

1998 435.63 376.76 22.884 0.954

1999 589.05 395.47 30.554 0.963

2000 517.41 387.43 26.973 0.788

2001 516.31 387.3 26.918 1.124

2002 519.89 387.72 27.097 1.343

2003 400.29 371.52 21.117 0.673

2004 673.91 403.81 35.166 0.739

2005 655.14 402.06 34.059 0.724

2006 670.06 403.46 34.605 0.596

2007 388.92 369.73 20.748 0.64

2008 637.86 400.4 32.995 0.517

2009 532.23 381.08 40.11 1.875

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0.998932

R Square 0.997864

Adjusted R Square 0.99733

Standard Error 5.654788

Observations 16

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 3 179285.7 59761.91 1868.925 2.78E-16

Residual 12 383.7195 31.97663

Total 15 179669.4

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

Intercept -2033.85 84.55993 -24.0521 1.6E-11 -2218.09 -1849.61

X Variable 1 6.277833 0.239113 26.25472 5.7E-12 5.756851 6.798815

X Variable 2 5.374339 0.474609 11.32372 9.2E-08 4.340255 6.408423

X Variable 3 -21.4864 4.964532 -4.32799 0.000982 -32.3032 -10.6696

RESIDUAL OUTPUT

Observation Predicted Y Residuals

1 642.9552 1.424784

2 579.1337 5.046284

3 690.799 -1.00896

4 752.7477 12.06228

5 433.8771 1.752875

6 592.3632 -3.31318

7 526.404 -8.99402

8 518.0729 -1.76288

9 516.966 2.923955

10 397.5225 2.76749

11 674.3197 -0.40972

12 657.7064 -2.56642

13 672.18 -2.12004

14 385.0111 3.90889

15 646.0146 -8.15461

16 533.7867 -1.55673

Folosindu-se informațiile din tabel (coloana Coefficients), se elaborează modelul liniar de regresie multiplă:

unde:

- producția agricolă în anul t;

- suprafața cultivată din anul t;

- îmbunătățirile funciare din anul t;

- serviciile de reproducție din anul t;

- eroarea de specificare.

De unde

Observând datele din tabel se poate deduce faptul că intensitatea legăturii dintre variabilele analizate este puternică deoarece indicatorul Multiple R=0.998932 se află în apropierea maximului 1.

R Square fiind în proporție de 99.7864% reiese că variația producției agricole este explicată de variația suprafeței cultivate, a îmbunătățirilor funciare și a serviciilor de reproducție, în proporție de 99.7864%, ceea ce arată validitatea modelului ales.

Regresia este global semnificativă (Significance F înregistrează valori foarte mici).

Testul Durbin-Watson

Aplicându-se testul Durbin-Watson s-a obținut valoarea lui DW=1,8292 şi extrăgându-se din tabelul DW valorile =1,750 și =2,25 corespunzătoare unui număr de 3 variabile și 16 observări, rezultă că erorile nu sunt autocorelate, conform intervalului în care se află DW şi anume [ ; 4- ].