Построение множественной регрессии и ADL-модели влияния человеческого капитала на социально-экономическое развитие

Рисунок 6 – Графики временных рядовПостроение ADL-моделейОпределим максимальный порядок лага для моделипо. Результаты оценки представлены на рисунке 7.Рисунок 7 - Выбор порядка лагов для ADL-модели по Таким образом, все значения критериев указывают на то, что наиболее эффективным числом лагов является два.Построение ADL – модели на двух лаговых переменных не позволило получить статистически значимые оценки, поэтому из дальнейшего исследования исключен показатель Х3.Выполним построение ADL - модели для (таблица 7).Рисунок 7 - ADL - модель для Анализ показывает, что коэффициенты при переменныхстатистически значимы. Модель в целом объясняет 98% вариации показателя индекса человеческого капитала и является статистически значимой.Уравнение регрессии имеет вид:Определим эффективную глубину лага для моделидля . Результаты оценки представлены на рисунке 8.Рисунок 8 - Выбор порядка лагов для ADL-модели по Таким образом, наиболее эффективным числом лагов является один.Выполним построение ADL - модели для (рисунок 9).Рисунок 9 - ADL - модель для Анализ показывает, что параметры модели статистически значимы, 98% вариации показателя подушевого ВВП объясняется предыдущими значениями сборjd за интеллектуальную собственность за период, а также показателем подушевого ВВП в предыдущем периоде, но коэффициенты при переменных не являются статистически значимыми. ВыводыВ рамках настоящего исследования выполнена оценка влияния факторов на показатель индекса человеческого капитала и подушевого ВВП Тайланда.Для достижения указанной цели в работе по данным Всемирного банка сформирован массив исходных данных за период 1999-2009 гг. по следующим показателям:индекс человеческого капитала;подушевой ВВП;заявки на патенты;заявки на регистрацию торговых марок;доля расходов на НИОКР в ВВП;сборы за интеллектуальную собственность за период.Построение моделей множественной регрессии позволило получить статистически значимые оценкитолько для показателя индекса человеческого капитала, для показателя подушевого ВВП выполнено построение модели парной регрессии, для которой отобран фактор, который демонстрирует наиболее высокое значение коэффициента корреляции с эндогенной переменной.Результаты построения моделей парной регрессии показали, что наиболее значимое влияние на показатель индекса человеческого капитала оказывают факторы числа заявок на патенты, а также показатель числа заявок на торговые марки, на показатель подушевого ВВП - показательсборов за интеллектуальную собственность.Согласно результатам построения моделей:рост заявок на патенты на 1 шт. увеличивает индекс человеческого капитала в Тайланде на 0,000012, а увеличение заявок на торговые марки на 1 шт. приводит к увеличению индекс на 0,00000072:рост сборов за интеллектуальную собственность за период в Тайландена 1 долл. приводит к увеличению подушевого ВВП на 0,0000029 долл.:По данным Всемирного банка о динамике исследуемых показателей по стране Португалия проведен анализ на стационарность рядов, построены авторегрессионные модели ADL. Статистически значимая модель получена только для показателя индекса человеческого капитала:Список литературыАнализ данных: учебник для академическогобакалавриата / под ред. В. С. Мхитаряна. – М.: Издательство Юрайт, 2016. – 490 с. – Серия: Бакалавр. Академический курс.Всемирный банк [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://data.worldbank.org/Дайитбегов Д.М. Компьютерные технологии анализа данных в эконометрике: Монография / Д.М. Дайитбегов. - 3-e изд., испр. и доп. - М.: Вузовский учебник: НИЦ Инфра-М, 2013.Елисеева И. И. Эконометрика: Учебник. - М.: Юрайт, серия "Магистр", 2012. - 464 с.Куфель Т. Эконометрика. Решение задач с применением пакета программ Gretl. – M.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 200 с.Малова А. С. Основы эконометрики в среде Gretl: учебное пособие. – М.: Проспект, 2016. – 112 с.Приложение 1