Моделювання ймовiрностi терористичноi небезпеки в Украiнi
Автор: Марго Сакович • Октябрь 31, 2018 • Реферат • 706 Слов (3 Страниц) • 309 Просмотры
МОДЕЛЮВАННЯ ЙМОВІРНОСТІ ТЕРОРИСТИЧНОЇ НЕБЕЗПЕКИ В УКРАЇНІ
Для побудови моделі ймовірності терористичної небезпеки в Україні пропонується у якості залежного фактору обрати показник Global Terrorism Index, що оприлюднюється Інститутом економіки та миру. Його значення коливаються між 0 (відсутня терористична загроза) до 10 (найвищий рівень терористичної загрози). Для України, динаміка даного показника за останні 15 періодів (2003-2017 роки) є наступною:
[pic 1]
Як видно з графіка вище, зростання індексу відбулось під час світової фінансової кризи 2008 року. Наступне значне зростання припадає на 2013-2014 роки з початком бойових дій на Сході України, коли рівень та кількість терористичних загроз значно зросли.
Відповідно, для побудови моделі, пропонується обрати наступний набір факторів:
- SCORE – значення індексу за відповідний період по 10-бальній шкалі;
- POLIT – індекс політичної стабільності (Political Stаbility Index), що публікується Світовим банком (має дорівнювати не нижче 50, перебуває в межах від 0 до 100);
- EC – рівень тіньової економіки України, % від ВВП;
- CRIME – кількість зареєстрованих злочинів, тис.;
- SAL – мінімальна заробітна плата у доларовому еквіваленті, USD.
Відповідно, модель включає 15 періодів. Джерела даних є наступними: Світовий Банк (http://info.worldbank.org); Інститут економіки та миру (http://economicsandpeace.org); Державна служба статистики України (www.ukrstat.gov.ua); Міністерство економічного розвитку і торгівлі України (www.me.gov.ua).
Дані в EViews:
[pic 2]
Проведемо дослідження на мультиколінеарність. Результати відобразимо нижче:
[pic 3]
Між незалежними факторами існує мультиколінеарність, оскільки між факторами POLIT і CRIME кореляція дорівнює -0,76. Для уникнення цього явища, слід виключити з моделі змінну CRIME, оскільки вона меншим чином впливає на залежний показник.
Альтернативні варіанти нелінійних регресій є наступними:
[pic 4]
[pic 5]
[pic 6]
Жодна з моделей не є оптимальною, оскільки у кожній моделі хоча б один коефіцієнт за статистикою Стьюдента є незначимим (Prob більше 5%). Для покращення моделі, видалимо, наприклад, фактор мінімальної зарплати. Модель, побудована у логарифмах, матиме наступний вигляд:
[pic 7]
Коефіцієнти є значимими, а модель – адекватна за статистикою Фішера, оскільки Prob (F-stat) не перевищує 5%. Крім того, модель має доволі високе значення показника Adjusted R-squared, а саме 0,84.
Перевіримо модель за основними тестами. Перевірка на специфікацію здійснюється за тестом Рамсея (Ramsey Reset Test):
[pic 8]
Перевірка свідчить про те, що функціональна форма моделі вибрана правильно, оскільки Prob(F-stat)>0,05.
Тестування на гетероскедастичність здійснюється за тестом Уайта:
...