PROIECT ECONOMETRIE

ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE BUCUREȘTIFacultatea de Finanțe, Asigurări, Bănci și Burse de Valori

Proiect econometrie:

Influența cheltuielilor de capital cu cercetarea și dezvoltarea și a numărului de salariați asupra PIB-ului din județul Galați

Nume: Carina Andreea ZAMFIR

Grupa 1532, Seria C

Coordonator: Lector Univ. Dr. Bogdan Vasile ILEANU

București, 2014

1

CUPRINS

1. Introducere1.1. Organizare teritorială1.2. Elemente de relief1.3. Elemente de demografie1.4. Personalități culturale1.5. Elemente de natură economică

2. Variabilele utilizate în modelul de regresie2.1. Definiții2.2. Evoluție pe perioada de analiză a indicatorilor2.3. Caracterizarea variabilelor utilizând indicatorii de dinamică2.4. Studii naționale/internaționale în care au fost incluse aceste variabile

3. Elaborarea a trei modele de regresie folosind E-Views3.1. Modelul A folosind datele așa cum sunt preluate3.2. Modelul B folosind datele reale3.3. Modelul C folosind un model de tip Cobb-Douglas pe date reale

4. Testele aplicate4.1. Autocorelarea erorilor

4.1.1. Durbin-Watson4.1.2. Breusch-Godfrey

4.2. Heteroscedasticitate4.2.1. Testul White4.2.2. Testul ARCHLM

4.3. Normalitatea erorilor – Jarque-Bera4.4. Multicoliniaritate – Farrar-Glauber

2

1. Introducere1.1. Organizare teritorială

Județul Galați este o unitate administrativ-teritorială din regiunea Moldova din România, și face parte din Regiunea de Dezvoltare Sud-Est. Are o suprafață de 4466 km2, reprezentând 1,9% din suprafața țării. Se învecinează cu județele Vaslui, Vrancea, Brăila și Tulcea. De asemenea, județul include patru localități urbane (municipiile Galați și Tecuci, și orașele Tg. Bujor și Berești) și 61 comune care cuprind 180 sate.

1.2. Elemente de relief

Printre elementele de relief ale județului se regăsesc Câmpia Tecuci, Câmpia Covurlui, Platoul Covurlui, lunca Siretului inferior și a Prutului, iar cursurile de apă principale sunt Dunărea, Prutul și Siretul. De asemenea enumerăm și lacurile de luncă Tălăbasca și Brateș. Altitudinea maximă este de 274m și se regăsește în Dealurile Fălciului, dar după altitudine se mai disting și Podișul Covurluiului, Câmpia Tecuciului, Câmpia Covurluiului, Lunca Siretului Inferior și Lunca Prutului de Jos. Clima este continentală, cu veri calde și uscate și ierni geroase, cu viscole foarte puternice.

1.3. Elemente de demografie

Populația județului Galați era de 622936 locuitori la 1 iunie 2003, reprezentând 2,8% din totalul populației României, împărțindu-se în 309018 bărbați și 313918 femei. Împărțirea se mai face de asemenea și intre mediile urban și rural, 355251 locuind în mediul urban și 267685 în mediul rural. Densitatea populației este de 139,5 locuitori/km2, fiind pe locul al treilea ca densitate a populației. În prima jumătate a anului 2014, județul Galați a înregistrat un spor natural pozitiv.

Reședința de județ cu același nume are o populație de 300211 locuitori, fiind cel mai mare port al Dunării maritime din România. Este situat la 129 km de Marea Neagră și la aproximativ 250 km de orașele București, Iași, Ploiești, Constanța, Odessa (Ucraina) și Chișinău (Republica Moldova).

1.4. Personalități culturale

Ca personalitate marcantă a Galațiului este academicianul și inginerul Anghel Saligny, născut în Șerbănești. Unul dintre cei mai mari ingineri ai României, Anghel Saligny s-a făcut remarcat prin construcțiile metalice și de beton armat, dar mai ales prin complexul de poduri de la Cernavodă, aducând în premieră sistemul nou de grinzi cu console pentru suprastructura podului, dar și folosirea oțelului moale ca înlocuitor pentru fierul pudlat ca material de construcție. La inaugurarea sa a fost cel mai lung pod din Europa, și unul dintre podurile metalice din lume cu deschidere mare, având o deschidere de 4088 m2 între malul drept și malul stâng al văii Dunării. Prin invenții proprii reușește să construiască pentru prima dată în lume silozuri din beton armat la Brăila și la Galați; a condus de asemenea lucrările de amenajare în portul Constanța, aducând pentru prima dată în Romania piloții și radierele din beton, dar și proiectând silozurile de cereale și stația de petrol.

3

1.5. Elemente de natură economică

Din punct de vedere economic, numărul de salariați din județul Galați a prezentat o scădere între anii 1990 – 2012 (conform INS), de la 223,4 mii la 102,1 mii angajați, numărul aproape înjumătățindu-se. De asemenea, numărul de șomeri a prezentat diverse fluctuații, de la 11987 în anul 1991 la 18069 șomeri în anul 2012, la fel și rata șomajului, care in 1991 era de 3,9% iar in anul 2012 a fost 8,9% (în decursul anilor au fost de asemenea și valori precum 12,6% în 2000, 14,8% în 2002). PIB-ul a prezentat o evoluție bună, în anul 2012 fiind de 4516 €/loc, iar în anul 2014 a crescut, având o valoare de 5026 €/loc.

2. Variabilele utilizate în modelul de regresie2.1. Definiții

PIB-ul. Este un indicator macroeconomic care reflectă suma valorii de piață a tuturor mărfurilor și serviciilor destinate consumului final, produse în toate ramurile economiei în interiorul unei țări sau în decurs de un an; acesta se poate calcula și la nivelul unei regiuni sau localități.

Cheltuielile de cercetare și dezvoltare. Dezvoltarea este modalitatea de aplicare a rezultatelor în urma cercetării, în scopul realizării de servicii sau produse noi sau îmbunătățite considerabil, înaintea stabilirii producției de serie sau a utilizării. Exemple de activități de dezvoltare sunt: proiectarea, construcția, testarea producției intermediare sau folosirea intermediară a prototipurilor, etc. Amortizarea cheltuielilor de dezvoltare se efectuează conform legislației în vigoare.

Numărul de salariați. Numărul de salariați reprezintă numărul de persoane existente în unitate angajate cu contract individual de muncă pe durată determinată sau nedeterminată, care au lucrat sau care nu au putut îndeplini obligațiile de muncă aflându-se în concedii medicale, de maternitate, de odihnă, fără plată, beneficiind de timp liber prevăzut în lege sau stabilit în contractul colectiv de muncă. Nu sunt cuprinși salariații detașați la lucru în străinătate și cei care cumulează mai multe funcții și nu au funcția de bază la unitatea raportoare.

2.2. Evoluție pe perioada de analiză a indicatorilor

4

Anul 1995

Anul 1996

Anul 1997

Anul 1998

Anul 1999

Anul 2000

Anul 2001

Anul 2002

Anul 2003

Anul 2004

Anul 2005

Anul 2006

Anul 2007

Anul 2008

Anul 2009

Anul 2010

Anul 2011

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

PIB-ul in județul Galați (1995 - 2011, miliarde RON)

PIB (miliarde RON)

Anul 1990

Anul 1991

Anul 1992

Anul 1993

Anul 1994

Anul 1995

Anul 1996

Anul 1997

Anul 1998

Anul 1999

Anul 2000

Anul 2001

Anul 2002

Anul 2003

Anul 2004

Anul 2005

Anul 2006

Anul 2007

Anul 2008

Anul 2009

Anul 2010

Anul 2011

Anul 2012

Anul 2013

0

50

100

150

200

250

Evoluția numărului mediu al salariaților în județul Galați (1995 - 2013, sute mii persoane)

Numărul mediu al salariaților din județul Galați

2.3. Caracterizarea variabilelor utilizând indicatorii de dinamică

PIB-ul

Anul Valoarea PIB-ului (miliarde RON)

Anul Valoarea PIB-ului (miliarde RON)

Anul 1995 0,2351 Anul 2004 6,1012Anul 1996 0,3457 Anul 2005 6,459Anul 1997 0,759 Anul 2006 7,1593Anul 1998 1,0819 Anul 2007 8,602Anul 1999 1,3828 Anul 2008 10,8842

5

Anul 1995

Anul 1996

Anul 1997

Anul 1998

Anul 1999

Anul 2000

Anul 2001

Anul 2002

Anul 2003

Anul 2004

Anul 2005

Anul 2006

Anul 2007

Anul 2008

Anul 2009

Anul 2010

Anul 2011

Anul 2012

0

10

20

30

40

50

60

Evoluția cheltuielilor de capital cu cercetarea și dezvoltare în județul Galați (anul 1995 - 2012, milioane RON)

Cheltuieli de capital cu Cercetarea și Dezvoltarea (milioane RON)

Anul 2000 2,0383 Anul 2009 9,6868Anul 2001 2,9766 Anul 2010 10,9627Anul 2002 3,6098 Anul 2011 11,242Anul 2003 4,4952

Bază fixă

Indicii de dinamică Ritmul de dinamică Modificarea absolutăAnul 1996/Anul 1995 1,47043811 47,0438111 0,1106Anul 1997/Anul 1995 3,22841344 222,841344 0,5239Anul 1998/Anul 1995 4,60187154 360,187154 0,8468Anul 1999/Anul 1995 5,88175245 488,175245 1,1477Anul 2000/Anul 1995 8,66992769 766,992769 1,8032Anul 2001/Anul 1995 12,6609953 1166,09953 2,7415Anul 2002/Anul 1995 15,3543173 1435,43173 3,3747Anul 2003/Anul 1995 19,1203743 1812,03743 4,2601Anul 2004/Anul 1995 25,95151 2495,151 5,8661Anul 2005/Anul 1995 27,4734156 2647,34156 6,2239Anul 2006/Anul 1995 30,452148 2945,2148 6,9242Anul 2007/Anul 1995 36,5886857 3558,86857 8,3669Anul 2008/Anul 1995 46,2960442 4529,60442 10,6491Anul 2009/Anul 1995 41,2028924 4020,28924 9,4517Anul 2010/Anul 1999 46,6299447 4562,99447 10,7276Anul 2011/Anul 1995 47,8179498 4681,79498 11,0069

Bază mobilă

Indicii de dinamică Ritmul de dinamică Modificarea absolutăAnul 1996/Anul 1995 1,47043811 47,0438111 0,1106Anul 1997/Anul 1996 2,19554527 119,554527 0,4133Anul 1998/Anul 1997 1,42542819 42,5428195 0,3229Anul 1999/Anul 1998 1,27812182 27,8121823 0,3009Anul 2000/Anul 1999 1,47403818 47,4038183 0,6555Anul 2001/Anul 2000 1,46033459 46,0334593 0,9383Anul 2002/Anul 2001 1,21272593 21,2725929 0,6332Anul 2003/Anul 2002 1,24527675 24,5276747 0,8854Anul 2004/Anul 2003 1,35726998 35,7269977 1,606Anul 2005/Anul 2004 1,0586442 5,86442011 0,3578Anul 2006/Anul 2005 1,10842236 10,8422356 0,7003Anul 2007/Anul 2006 1,20151411 20,1514115 1,4427Anul 2008/Anul 2007 1,26531039 26,5310393 2,2822Anul 2009/Anul 2008 0,88998732 -11,0012679 -1,1974

6

Anul 2010/Anul 2009 1,13171532 13,1715324 1,2759Anul 2011/Anul 2010 1,0254773 2,54773003 0,2793

Conform tabelelor de mai sus s-au obținut următoarele rezultate:

Nivelul mediu: Y =∑1

n

yi

n

= 5,177741 miliarde RON

Modificarea medie: ∆=∆ n /1

n = 5,25155625 miliarde RON

Indicele mediu: I= n√¿/1= 137,2797%

Ritmul mediu: R= I – 100 = 37,2797%

Nivelul mediu al PIB-ului pe cei 17 ani a fost de 5,177741 miliarde RON, ce s-a modificat în medie cu 5,25155625 miliarde RON și a a avut un ritm mediu de creștere de 37,2797% anual.

Cheltuielile de dezvoltare (milioane RON)

Anul Valoarea cheltuielilor (milioane RON)

Anul Valoarea cheltuielilor (milioane RON)

Anul 1995 0,8406 Anul 2004 14,8835Anul 1996 1,718 Anul 2005 18,735Anul 1997 3,8571 Anul 2006 25,932Anul 1998 4,4016 Anul 2007 39,678Anul 1999 6,5621 Anul 2008 56,084Anul 2000 11,0518 Anul 2009 45,475Anul 2001 19,4569 Anul 2010 38,196Anul 2002 14,3867 Anul 2011 18,941Anul 2003 12,9645 Anul 2012 6,168

Bază fixă

Indicii de dinamică Ritmul de dinamică Modificarea absolutăAnul 1996/Anul 1995 2,043778 104,3778 0,8774Anul 1997/Anul 1995 4,588508 358,8508 3,0165Anul 1998/Anul 1995 5,23626 423,626 3,561Anul 1999/Anul 1995 7,806448 680,6448 5,7215Anul 2000/Anul 1995 13,14751 1214,751 10,2112Anul 2001/Anul 1995 23,14644 2214,644 18,6163Anul 2002/Anul 1995 17,1148 1611,48 13,5461

7

Anul 2003/Anul 1995 15,42291 1442,291 12,1239Anul 2004/Anul 1995 17,70581 1670,581 14,0429Anul 2005/Anul 1995 22,28765 2128,765 17,8944Anul 2006/Anul 1995 30,84939 2984,939 25,0914Anul 2007/Anul 1995 47,202 4620,2 38,8374Anul 2008/Anul 1995 66,71901 6571,901 55,2434Anul 2009/Anul 1995 54,09826 5309,826 44,6344Anul 2010/Anul 1999 45,43897 4443,897 37,3554Anul 2011/Anul 1995 22,53271 2153,271 18,1004Anul 2012/Anul 1995 7,337616 633,7616 5,3274

Bază mobilă

Indicii de dinamică Ritmul de dinamică Modificarea absolutăAnul 1996/Anul 1995 2,043778 104,3778 0,8774Anul 1997/Anul 1996 2,245111 124,5111 2,1391Anul 1998/Anul 1997 1,141168 14,11682 0,5445Anul 1999/Anul 1998 1,490844 49,08442 2,1605Anul 2000/Anul 1999 1,684186 68,41865 4,4897Anul 2001/Anul 2000 1,760519 76,05186 8,4051Anul 2002/Anul 2001 0,739414 -26,0586 -5,0702Anul 2003/Anul 2002 0,901145 -9,88552 -1,4222Anul 2004/Anul 2003 1,14802 14,80196 1,919Anul 2005/Anul 2004 1,258776 25,87765 3,8515Anul 2006/Anul 2005 1,384147 38,41473 7,197Anul 2007/Anul 2006 1,530079 53,00787 13,746Anul 2008/Anul 2007 1,413479 41,34785 16,406Anul 2009/Anul 2008 0,810837 -18,9163 -10,609Anul 2010/Anul 2009 0,839934 -16,0066 -7,279Anul 2011/Anul 2010 0,49589 -50,411 -19,255Anul 2012/Anul 2011 0,325643 -67,4357 -12,773



n

yi

n

= 18,85177 milioane RON


n = 19,07065 milioane RON


Ritmul mediu: R= I – 100 = 31,5941%

8

Nivelul cheltuielilor de cercetare și dezvoltare pentru cei 18 ani a fost în medie de 18,85177 milioane RON, și a avut o modificare medie anuală de 19,07065 RON, ceea ce înseamnă un ritm mediu anual de creștere de 31,5941%.

Numărul de salariați (sute mii persoane)

Anul Numărul de salariați Anul Numărul de salariațiAnul 1990 223,376 Anul 2002 126,53Anul 1991 211,013 Anul 2003 119,777Anul 1992 201,879 Anul 2004 117,827Anul 1993 193,127 Anul 2005 119,9Anul 1994 185,683 Anul 2006 120,801Anul 1995 189,697 Anul 2007 122,404Anul 1996 184,945 Anul 2008 128,334Anul 1997 170,001 Anul 2009 117,78Anul 1998 169,735 Anul 2010 105,737Anul 1999 150,967 Anul 2011 100,399Anul 2000 136,971 Anul 2012 102,095Anul 2001 136,612

Bază fixă

Indicii de dinamică Ritmul de dinamică Modificarea absolutăAnul 1991/Anul 1990 0,944654 -5,53461 -12363Anul 1992/Anul 1990 0,903763 -9,62368 -21497Anul 1993/Anul 1990 0,864583 -13,5417 -30249Anul 1994/Anul 1990 0,831258 -16,8742 -37693Anul 1995/Anul 1990 0,849227 -15,0773 -33679Anul 1996/Anul 1990 0,827954 -17,2046 -38431Anul 1997/Anul 1990 0,761053 -23,8947 -53375Anul 1998/Anul 1990 0,759862 -24,0138 -53641Anul 1999/Anul 1990 0,675843 -32,4157 -72409Anul 2000/Anul 1990 0,613186 -38,6814 -86405Anul 2001/Anul 1990 0,611579 -38,8421 -86764Anul 2002/Anul 1990 0,566444 -43,3556 -96846Anul 2003/Anul 1990 0,536212 -46,3788 -103599Anul 2004/Anul 1990 0,527483 -47,2517 -105549Anul 2005/Anul 1990 0,536763 -46,3237 -103476Anul 2006/Anul 1990 0,540797 -45,9203 -102575Anul 2007/Anul 1990 0,547973 -45,2027 -100972Anul 2008/Anul 1990 0,57452 -42,548 -95042Anul 2009/Anul 1990 0,527272 -47,2728 -105596

9

Anul 2010/Anul 1990 0,473359 -52,6641 -117639Anul 2011/Anul 1990 0,449462 -55,0538 -122977Anul 2012/Anul 1990 0,457054 -54,2946 -121281Anul 2013/Anul 1990 0,456652 -54,3348 -121371

Bază mobilă

Indicii de dinamică Ritmul de dinamică Modificarea absolutăAnul 1991/Anul 1990 0,944654 -5,53461 -12363Anul 1992/Anul 1991 0,956714 -4,32864 -9134Anul 1993/Anul 1992 0,956647 -4,33527 -8752Anul 1994/Anul 1993 0,961455 -3,85446 -7444Anul 1995/Anul 1994 1,021617 2,161749 4014Anul 1996/Anul 1995 0,97495 -2,50505 -4752Anul 1997/Anul 1996 0,919198 -8,08024 -14944Anul 1998/Anul 1997 0,998435 -0,15647 -266Anul 1999/Anul 1998 0,889428 -11,0572 -18768Anul 2000/Anul 1999 0,907291 -9,2709 -13996Anul 2001/Anul 2000 0,997379 -0,2621 -359Anul 2002/Anul 2001 0,9262 -7,38003 -10082Anul 2003/Anul 2002 0,946629 -5,33707 -6753Anul 2004/Anul 2003 0,98372 -1,62803 -1950Anul 2005/Anul 2004 1,017594 1,759359 2073Anul 2006/Anul 2005 1,007515 0,75146 901Anul 2007/Anul 2006 1,01327 1,326976 1603Anul 2008/Anul 2007 1,048446 4,844613 5930Anul 2009/Anul 2008 0,917761 -8,22385 -10554Anul 2010/Anul 2009 0,89775 -10,225 -12043Anul 2011/Anul 2010 0,949516 -5,04837 -5338Anul 2012/Anul 2011 1,016893 1,68926 1696Anul 2013/Anul 2012 0,999118 -0,08815 -90



n

yi

n

= 147,399792 sute mii persoane


n = -79,2795 sute mii personae


10

Ritmul mediu: R= I – 100 = 0,026897%

Numărul de salariați în cei 24 de ani a avut un nivel mediu annual de 147,399792 sute mii personae, și a scăzut în medie cu 79,2795 sute mii personae, adică a avut un ritm mediu anual de 0,026897%.

2.4. Studii naționale/internaționale în care au fost incluse aceste variabile

- Comunicatul de Presă nr. 277/12 noiembrie 2013, Activitatea de cercetare – dezvoltare din anul 2012

- “R&D Productivity: A Survey of Econometric Studies at the Firm Level”, Jacques Mairesse, Mohamed Sassenou,1991

- “GDP: A Brief but Affectionate History”, Diane Coyle, 2014

- "Gender, part-time employment and employee participation in Australian workplaces", Raymond Markey, Ann Hodgkinson, Jo Kowalczyk, 2002

3. Elaborarea a trei modele de regresie folosind E-Views

3.1. Modelul A folosind datele așa cum sunt preluate

Ecuația modelului:

PIB = α0 + α1 * Nr. Sal. + α2 * Chelt. CD + ε

Testarea parametrilor

11

http://www.nber.org/people/jacques_mairesse

http://www.nber.org/people/jacques_mairesse

Deoarece Prob(Nr. Sal) este 0,0012, deci mai mică decât pragul critic de 5% și |t-Statistic(Nr. Sal)| este 4,0583 adică mai mare decât t-Statistic critic, adică 2,02, factorul Nr. Sal. diferă semnificativ de 0 și astfel influențează semnificativ variabila dependentă PIB.

Chelt. CD au o probabilitate de 0,0004, deci mai mică decât pragul critic de 5%, iar t-Statistic este de 4,6101 mai mare deci decât t-Statistic critic (2,02), factorul Chelt. CD diferă semnificativ de 0 și influențează semnificativ variabila dependentă PIB.

Interpretarea economică

La o creștere a nr salariaților cu 1 punct procentual, în condițiile în care cheltuielile de cercetare și dezvoltare rămân constante, PIB-ul scade cu 0,07 miliarde RON.

La o creștere a cheltuielilor de cercetare și dezvoltare cu 1 milion RON, în condițiile în care nr salariaților rămâne constant, PIB-ul crește cu 0,13 miliarde RON.

Conform R-squared, nr salariaților explică nivelul PIB-ului în proporție de 88,19%.

Testarea modelului

Deoarece prob(F-Statistic) este 0, mai mic decât pragul critic de 5% și F-statistic este 52,30, mai mare decât F critic, modelul de regresie este valid.

3.2. Modelul B folosind datele reale

Ecuația modelului: PIB = α0 + α1 * Nr_Sal + α2 * Chelt_CD + ε


12

Deoarece prob(Nr_Sal) este 0,057, adică mai mare decât pragul critic de 5% și |t-Statistic(Nr_Sal)| este 2,072038, adică mai mare decât t-Statistic critic (2,02), factorul Nr_Sal diferă semnificativ de 0, prin urmare nu influențează semnificativ variabila dependentă PIB.

Fiindcă prob(Chelt_CD) este 0,0287, adică mai mică decât pragul critic de 5%, și t-Statistic este de 2,437397 mai mare decât t-Statistic critic (2,02), factorul Chelt_CD diferă semnificativ de 0, adică influențează semnificativ variabila dependentă PIB.

R-squared este 0,38, prin urmare se poate afirma că Nr_Sal explică valoarea PIB-ului în proporție de 38,46%.

Testarea modelului

Deoarece prob(F-Statistic) este 0, mai mic decât pragul de 5% și F-Statistic este de 52,00258, mai mare decât F-Critic, modelul de regresie este valid.

3.3. Modelul C folosind un model de tip Cobb-Douglas pe date reale

Ecuația modelului: ln(PIB) = α0 + α1 * ln(Nr. Sal.) + α2 * ln(Chelt. CD) + ε


Deoarece prob(LOG(Nr. Sal)) este 0, mai mică deci decât pragul critic de 5% și |t-Statistic(LOG(Nr. Sal))| este de 2,191888, mai mare decât t-Statistic critic (2,02), factorul Nr. Sal diferă semnificativ de 0, deci influențează semnificativ variabila dependentă PIB.

Fiindcă prob(LOG(Chelt_CD)) este 0,0702, mai mare deci decât pragul critic de 5% și t-Statistic(LOG(Chelt_CD)) este de 1,960079, mai mică decât t-Statistic critic (2,02), factorul

13

Chelt_CD diferă nu semnificativ de 0, deci nu influențează semnificativ variabila dependentă PIB.

Interpretare economică

La o creștere a Nr. Sal cu 1%, în condițiile în care Chelt. CD rămân constante, PIB-ul scade cu 3,18%.

La o creștere a Chelt. CD cu 1%, în condițiile în care Nr. Sal rămâne constant, PIB-ul crește cu 0,62%.

Conform R-squared, Nr. Sal explică valoarea PIB-ului în proporție de 98,31%.

Testarea modelului

Deoarece prob(F-Statistic) este 0, mai mic decât pragul de 5% și F-Statistic este de 422,99, mai mare decât F-Critic, modelul de regresie este valid.

4. Testele aplicate

4.1. Autocorelarea erorilor

4.1.1. Durbin-Watson

Durbin-Watson este un test statistic ce testează corelația erorilor. Dacă erorile nu sunt corelate, valoarea DW va fi în jur de 2. În cadrul primului model acest indicator are valoarea 1,294287, aparținând intervalului [d1, d2] unde d1 = 1,13295 și d2 = 1,38122, indicând astfel că testul este irelevant.

4.1.2. Breusch-Godfrey

Este de asemenea un test ce indică nivelul de corelație al erorilor.

14

Deoarece ambele probabilități atașate acestor teste au valori mai mici decât 0,05, se respinge ipoteza nulă, cel puțin un coeficient diferă semnificativ de 0, deci fenomenul de autocorelare este prezent.

4.2. Heteroscedasticitate

4.2.1. Testul White

15

Deoarece nu toate cele 3 probabilități sunt mai mari decât 0,05, nu se acceptă ipoteza nulă, erorile nu sunt homoscedastice, iar dispersia rezultată nu este constantă.

ε t2 = 13,78258 – 5,237137*Nr_Sal + 0,497351*Nr_Sal2 + 0,195340*Nr_Sal*Chelt_CD –

0,990588*Chelt_CD + 0,008143*Chelt_CD2

4.2.2. Testul ARCHLM

16

Deoarece LM calculat este 0,687724 și este mai mic decât χ20,05;2 = 5,991465, astfel deducem

că heteroscedasticitatea nu este prezentă.

4.3. Normalitatea erorilor – Jarque-Bera

Ipoteze:

H0: coeficientul de asimetrie = 0, kurtosis = 3

H1: coeficientul de asimetrie ≠ 0, kurtosis ≠ 3

4.4. Multicoliniaritate – Farrar-Glauber

17

Matrice:

1 0,172754 0,4426210,172754 1 0,351420,442621 0,35142 1

Testarea parametrilor:

H0: Δ = 1

H1: Δ < 1

Δ = 0,704491 < 1

FG = - (n – 1 + 2 k+5

6) * ln Δ = - (17 – 1 +

2∗2+56

) * ln (0,704491) = -17,5 – 0,35 = 17,85

χ20,05;3 = 7,814728

Interpretare:

Deoarece FG calculat este 17,85 deci mai mare decât χ20,05;3, deci nu se acceptă ipoteza

nulă, astfel că fenomenul de multicoliniaritate nu poate fi neglijat.

18

PROIECT ECONOMETRIE

Documents

Transcript of PROIECT ECONOMETRIE