Proiect Partea 2(1)

8/13/2019 Proiect Partea 2(1)

1/6

I. Analiza econometrică

1.

Specificarea ipotezelor de lucru

Modelul yt = a0 + a1* xt + Ɛt va fi analizat econometric în E-views. Analiza va cuprinde şi

testarea ipotezelor statistice de non-autocorelare a erorilor, de homoscedasticitate şi de

normalitate a erorilor. Voi realiza, în paralel două modele, primul referitor la influența ratei

inflației asupra șomajului iar cel de-al doilea, referitor la influența investițiilor străine directe

asupra ratei șomajului. Întreaga analiză este efectuată pentru perioada 1998 – 2010 în Cehia. Rata

șomajului este în procente anualizate, rata inflației este reprezentată de indicele prețurilor de

consum (2005=100) iar investițiile străine directe sunt exprimate ca procente din PIB1 în fiecare

an.

2. Estimarea parametrilor

Conform outputului din E-views, coeficentul corespunzător ratei inflației (a1) este de -

0.073269, ceea ce înseamnă că modificarea cu 1 punct procentual a ratei inflației duce la

modificarea în sens contrar cu 0.074347 puncte procentuale a ratei șomajului.

Deasemenea, în cel de-al doilea model, coeficentul corespunzător investițiilor străine

directe (ISD) este de -0.15855, ceea ce înseamnă că modificarea cu 1 punct procentual a ponderii

1 Produsul Intern Brut


2/6

2

investițiilor străine directe în PIB duce la modificarea în sens invers cu 0.15855 puncte

procentuale a ratei șomajului.

3.1 Testarea parametrilorPentru testarea parametrilor modelul avut în vedere vom utiliza testul t. Astfel pentru

testarea lui a0 în fiecare din cele două modele:

H0: a0 = 0

H1: a0 0

tcal

= 4.13 > 2 pentru primul model

tcal

= 21.37 > 2 pentru cel de-al doilea model

Cum tcal > t16;2 acceptăm H1, putem trage concluzia că termenul liber este semnificativdiferit de 0 pentr u un prag de semnificaţie de 5% în cazul ambelor modele.

Pentru testarea lui a1, coeficentul ratei inflației în primul model și coeficentul investițiilor

străine directe în cel de-al doilea :

H0 : a1 = 0

H1 : a1 0

tcal =

= -2.089620 pentru primul model

tcal =

= -3.316386 pentru al doilea model

Cum tcal > în modul decât t16;2 acceptăm H1, putem spune cu siguranţă despre coeficentul

ratei inflației în primul model și despre cel al investițiilor străine directe în cel de-al doilea model

că sunt semnificativ diferite de 0 pentru un prag de semnificaţie de 5%.

3.2 Testarea validităţii modelorPentru testarea verosimilităţii modelelor vom folosi testul Fisher, respectiv analiza

variaţiei, ANOVA.

Fcal=

×

= 4.366513 respectiv 10.99841 pentru modelul 2.

Conform outputurilor din E-views, valoarea statisticii Fisher în cazul ambelor modele este

sensibil mai mare decât valoarea critică de aproximativ 4.


3/6

3

Aşadar, tragem concluzia că modelele luate în considerare sunt valide şi putem face

previziuni acceptabile pentru perioadele viitoare cu referire la rata șomajului.

V.4 Testarea ipotezelor statistice

În continuare, vom analiza dacă modelul studiat respectă ipotezele statistice. Nu se pune

problema existenței multicoliniarității deoarece avem de a face cu două modele unifactoriale.

1. Ipoteza de non-autocorelare a erorilor

Testul folosit pentru verificarea acestei ipoteze este Durbin-Watson, test implementat in E-

views. Dacă acest test este neconcludent vom apela la testul Breusch Godfrey.

respectiv

Dl=1.08

Du=1.36

Situarea valorii statisticii Durbin-Watson între (dl,du) ne indică faptul că pentru primul model

testul Durbin-Watson este neconcludent în timp ce pentru cel de-al doilea model, situarea valorii

statistice a testului DW între du și 4-du ne arată faptul că fenomenul de auto corelare poate fi

neglijat pentru al doilea model.

Vom recurge pentru primul model la testul Breusch-Godfrey.


4/6

4

Conform testului Breusch-Godfrey, uitându-ne la valorile testului t în cazul rezidurilor

observăm ca sunt mai mici decât 2, valorea critică. În acest caz putem trage concluzia că

fenomenul de autocorelare a erorilor nu este prezent.

Deasemenea, valorile probabilităţilor rezidurilor (-1,-2,-3,-4) sunt semnificativ mai mari decât pragul de semnificaţie de 5%. Asta înseamnă probabilităţi mari sa alegem în mod eronat H1.

2. Ipoteza de homoscedasticitateAceastă ipoteză o vom testa cu ajutorul testului White.

H0 : Nu există heteroscedasticitate (adică există homoscedasticitate)

H1: Există heteroscedasticitate

Uitându-ne la valoarea probabilităţii lui F-Statistic în ambele modele, acestea sunt

26.0939 % respectiv 39.2301 %. Ambele sunt mai mari decât 5%, adică pragul nostru de

semnificaţie, acceptăm H0, fenomenul de heteroscedasticitate nu este prezent. Deasemenea,

outputul din E-views ne ofer ă date cu privire la valorile statisticii t care sunt mai mici ca 2, lucru

ce ne oferă certitudinea că ipoteza de homoscedasticitate este verificată.


5/6

5

3. Ipoteza de normalitate a erorilorIpoteza de normalitate a erorilor ne spune că, erorile trebuie să fie urmeze o distribuţie

normală. Pentru a verifica această ipoteză, vom folosi testul Jarque-Berra.

H0: Erorile sunt distribuite normal

H1: Erorile nu sunt distribuite normal

Conform outputului din E-views, valoarea statisticii Jarque-Bera Acceptăm

ipoteza nulă, erorile sunt distribuite normal. Deasemenea, valorile probabilităţilor cu care amaccepta în mod eronat H1 sunt de 33.9621% în cazul primul model și 90.5670% în cazul celui de-

al doilea. Aceste valori sunt mult mai mari de 5%, pragul nostru de semnificaţie, aşadar acceptăm

H0.

Valorile coeficentului de asimetrie (skewness) de -0.952689 în cazul primului model,

respectiv -0.041731 în cazul celui de-al doilea model. Valoarea coeficentului de boltire/aplatizare

(kurtosis) este de de 2.40255 respectiv 2.400944. Aceste valori sunt apropiate de cele specifice

unei distribuţii normale, adică 0 şi 3.


6/6

6

II. Concluzii

Prin prezenta lucrare, am reuşit să demonstrăm că la nivelul Cehiei anilor 1998-2010, rata

șomajului este influenţată într -un mod semnificativ de nivelul inflației pe de o parte și de către

nivelul investițiilor străine directe2 pe cealaltă parte.

Totuşi, pentru a realiza, pe viitor alte modele econometrice de acest tip, consider ca trebuie

ţinut cont de următoarele:

1. Nivelul eșantionului luat în considerare trebuie mărit pentru a confirma existența

dependențelor mai sus demonstrate.

2. De asemenea, ne putem gândi la realizarea unui model multifactorial, în care rata

șomajului să fie modelată în funcție de rata inflației și de nivelul ISD.

Lăsând la o parte aceste îmbunătăţiri pe care le-am putea aduce acestor modele, trebuie să

spunem că ele sunt valide din punct de vedere statistic, că ipotezele statistice sunt respectate,

aşadar pot reprezenta modele de luat în consider are în analiza economică pe termen lung.

III. Bibliografie

Vergil V., Emilia Ţ., Radu Ş., Simona C., Daniela T., Cristina B., Daniel P., Teorie şi

Practică Econometrică, Bucureşti, Ed. Meteor Press, 2009

www.eurostat.com

2 Calculate ca procente anualizate din Produsul Intern Brut

Proiect Partea 2(1)

Documents

Transcript of Proiect Partea 2(1)