Макроэкономическое планирование и прогнозирование

Проект по дисциплине

«Макроэкономическое планирование и прогнозирование»

1. Описание и обоснование проблемы. Цель исследования. Метод исследования.

Индекс человеческого развития (ИЧР), до 2013 года «Индекс развития человеческого потенциала» (ИРЧП) — интегральный показатель, рассчитываемый ежегодно для межстранового сравнения и измерения уровня жизни, грамотности, образованности и долголетия как основных характеристик человеческого потенциала исследуемой территории. Он является стандартным инструментом при общем сравнении уровня жизни различных стран и регионов. Целью данного исследования является выявление факторов, влияющих на Индекс человеческого развития, сравнение характеристики целой совокупности объектов, дать им обобщённую характеристику и построение прогнозной модели.

В работе были использованы методы эмпирического исследования и метод моделирования.

2. Подготовка данных.

В качестве зависимой переменной был выбран индекс развития (%),. Независимыми переменными были выбраны следующие факторы: уровень коррупции (%), ВВП, уровни экспорта, импорта (тыс. долл.), инфляции (%), индекс жизни (%), смертность и рождаемость, площадь (тыс.кв.км.) и население страны (млн.чел), а также уровень образования (%).

Для исследования были выбраны данные за 2016 год по 100 странам мира из следующих источников:

1. http://gtmarket.ru/ratings/education-index/education-index-info - рейтинг стран мира по уровню образования, 2016 г.

2. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD_%D0%BF%D0%BE_%D0%92%D0%92%D0%9F_(%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BB)_%D0%BD%D0%B0_%D0%B4%D1%83%D1%88%D1%83_%D0%BD%D0%B0%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F - Список стран по ВВП (номинал) на душу населения, 2016 г.

3. Отбор факторов

С помощью метода наименьших квадратов в Gretl строим модель.

Рассмотрим наиболее значимые модели.

Модель 1.

Модель 1: МНК

В модели 1 в качестве зависимой переменной выступает индекс человеческого развития (indexpazvitia), независимыми переменными были выбраны: смертность (smertnost), коррупция (korupcia), рождаемость (rojdaemost) образование (obrozovanie).

1. Тест на значимость коэффициента.

Нулевая гипотеза: коэффициент не значим, р-значение > |t-статистики| => гипотеза принимается

константа: р-значение < |t-статистики| => коэффициент значим;

*** смертность (smertnost): р-значение < |t-статистики| => коэффициент значим;

*** коррупция (korupcia): р-значение < |t-статистики| => коэффициент значим;

*** рождаемость (rojdaemost): р-значение < |t-статистики| => коэффициент значим;

*** образование (obrozovanie): р-значение < |t-статистики| => коэффициент значим.

Изменим модель, добавив робастные ошибки для повышения значимости коэффициентов.

*** константа: р-значение < |t-статистики| => коэффициент значим;

*** смертность (smertnost): р-значение < |t-статистики| => коэффициент значим;

*** коррупция (korupcia): р-значение < |t-статистики| => коэффициент значим;

*** рождаемость (rojdaemost): р-значение < |t-статистики| => коэффициент значим;

образование (obrozovanie).: р-значение< |t-статистики| =>коэффициент значим;

2. Тест на значимость уравнения регрессии (тест Фишера).Нулевая гипотеза: уравнение не значимо. Если Fрасч<Fкрит, то гипотеза принимается.

Тест на значимость уравнения модели 1

Fрасч>Fкрит => уравнение значимо.

Модель 2.

В модели 2 в качестве зависимой переменной выступает

индекс человеческого развития (indexpazvitia), независимыми переменными