Методы социально-экономического прогнозирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

8

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего

профессионального образования

Орловский Государственный Университет

Кафедра Математического и информационного анализа экономических процессов

Методы социально-экономического прогнозирования

Целью данной работы является проведение экономитрического анализа т.е. моделирование возможных вариантов социально - экономического развития системы для определения тех параметров, которые оказывают наиболее мощное влияние на состояние системы в целом.

В своей работе я исследую влияние расходов на науку на увеличение дохода различных стран.

Для исследования зависимости я использовал модель инвестиционного мультипликатора которая показывает на сколько изменяется уровень обьема внутреннего валового продукта при изменение инвестиций на 1%.

Если расходы на науку рассматривать как инвестиции, способствующие углублению и расширению знаний и ведущие к совершенствованию технологий и продуктов, то модель мультипликатора для данного исследования примет вид: где Y представляет собой совокупный доход государства (ВВП), I - совокупные внутренние расходы на науку каждой из стран, б - коэффициент мультипликатора.

В работе используются панелные данные по годам с 2000 по 2005 год. Панельные данные (Panel data) состоят из наблюдений одних и тех же экономических единиц или объектов (индивидуумы, домашние хозяйства, фирмы, регионы, страны и т. п.), которые осуществляются в последовательные периоды времени.

Зависимая переменная:

Y - изменение внутреннего валового продукта.

Независимые переменные:

X2 - изменение в обьемах расходов на науку по странам мира.

Исходя из имеющихся данных строим модель для всех пораметров В данной модели значения статистики по всем параметрам не значимы, для улучшения модели исключим ряд периодов.

В данной модели значения статистики по всем параметрам значимы, однако ряд периодов имеют отрицательные коэффициенты, этот факт говорит о том, что в период с 2000 по 2003 год происходило снижение темпов расходов на науку, т.е. уменьшение инвестиций в отрасль науки по отношению к предыдущему периоду.

При работе с реальными панельными данными всегда возникает проблема, какую модель (обычная регрессия, фиксированный или случайный эффект) следует выбрать. На содержательном уровне разницу между моделями можно интерпретировать следующим образом. Обычная модель предполагает, что у экономических единиц нет индивидуальных различий. В модели с фиксированным эффектом считается, что каждая экономическая единица «уникальна» и не может рассматриваться как результат случайного выбора из некоторой генеральной совокупности. Если же объекты попали в панель «случайно» в результате выборки из большой совокупности, то приемлемой является модель со случайным эффектом.

Заметим, что независимо от того, коррелированы индивидуальные эффекты с другими объясняющими переменными или нет, оценки с фиксированным эффектом являются несмещенными и состоятельными. Поэтому в любой ситуации модель с фиксированным эффектом дает приемлемые оценки. Однако при отсутствии корреляции эти оценки будут неэффективными, что может быть весьма важным при выборках небольшого объема. В то же время, если в модели присутствует фиксированный эффект, то оценки с помощью случайного эффекта будут несостоятельными. Таким образом, качество оценок существенно зависит от правильной спецификации модели. Оценивание с помощью разных моделей часто приводит к разным результатам.

Для проверки правильного выбора модели я использовал статистические тесты Хаусмана и Бреуш-Пагана. Тест Хаусмана позволяет определить наличие случайного или фиксированного эффекта. В модели со случайным эффектом предполагается, что индивидуальные эффекты не коррелируют с остальными объясняющими переменными. Таким образом, необходимо проверить гипотезу H₀: наличие случайного эффекта. В противном случае принимается гипотеза H₁: наличие фиксированного эффекта.

Тест Бреуша-Пагана позволяет сделать вывод о наличии обычной модели (H₀) или модели со случайным эффектом (H₁).

Значение Prob. при проведении теста Бреуша-Пагана равно 0,000. Данное значение меньше критического значения 0,05, поэтому следует отклонить нулевую гипотезу о наличии обычной модели.

В модели со случайным эффектом предполагается, что индивидуальные эффекты не коррелируют с остальными объясняющими переменными. Таким образом, необходимо проверить нулевую гипотезу. Для проверки гипотезы я использовал тест Хаусмана

Prob. при проведении теста находиться на уровне 0,0073, это значение ниже критического равного 0,05, таким образом тест Хаусмана отвергает гипотезу о случайных эффектах в пользу гипотезы о наличии фиксированных индивидуальных эффектов.

Исходя из проведенных тестов можно сделать вывод, что в данном случае наиболее приемлемой может считаться модель с фиксированным эффектом. Этот вполне точно отражает рассматриваемую ситуацию. Как уже было выше сказано, в модели с фиксированным эффектом считается, что каждая экономическая единица «уникальна». Такой подход вполне справедлив, когда речь идет о странах, крупных регионах, отраслях промышленности, больших предприятиях. В данной модели рассматривается выборка из различных стран, каждая из которых имеет свои уникальные особенности присущие только данной стране.

В данной модели ряд периодов оказались не значимы, этот фактор объясняется тем, что в макроэкономике для того чтобы произошли изменения при осуществлении каких либо действий государственного управления необходимо некоторое время, поэтому в данной модели в первых двух периодах расходы на науку значимо не отражаются на изменение в ВВП. Для улучшения модели эти пораметры исключаются.

Уравнение для данной модели выглядит следующим образом:

Y=C1*X2+C(2)*(X2_t-2-X2_t-3)+C(3)*(X2_t-3-X2_t-4)+C(4)*(X2_t-4-X2_t-5)+ C(5)+[CX=F]

Данная модель, как и предыдущая проверяется с помощью тестов Хаусмана и Бреуша-Пагана.

Тест Бреуша-Пагана

Значение Prob. при проведении теста Бреуша-Пагана находится на уровне 0,000. Данное значение меньше критического значения 0,05, нулевую гипотезу о наличии обычной модели как и в предыдущем случае отвергается.

Значение Prob. при проведении теста Хаусмана находится на уровне 0,01 что свидетельствует о предпочтении фиксированного эффекта против случайного. инвестиционный мультипликатор хаусман бреуш паган

Для окончательного анализа данной модели необходимо рассмотреть данные таблицы значений с фиксированными эффектами.

Данные таблицы отражают значения зависимости расходов на науку и ВВП каждой из рассмотренных стран.

Исходя из общей экономической теории, отдача от финансирования науки имеет двойной эффект: первый и самый важный - это повышение производительности труда при введении новых технологий, второй возникает из-за увеличения денежного обращения в экономике государства.

У всех рассмотренных стран наблюдается прирост в расходах на науку, однако это по-разному отражается на экономики этих стран. Если рассматривать общую экономическую ситуацию в мировой экономике в рассматриваемый период с 2000 по 2007 год, то можно выделить один значительный фактор: резкий рост стоимости нефти в эти годы, это способствовало повышению уровня инфляции в странах экспортерах нефти. Наиболее серьезно данный фактор отразился на таких технологически развитых странах как Великобритания, США и Япония, значения фиксированного эффекта этих стран значительно ниже остальных, соответственно -1,37266, -1,79116, -3,066809. Экономики этих стран наиболее сильно зависят от развития своего научно-технического потенциала, недостаточное финансирование науки на фоне повышения инфляции крайне негативно сказалось на экономике в целом, особенно сильно это коснулось такой высокотехнологичной экономики как Япония, в которой развитие науки и технологий играет первостепенную роль в развитии экономики, это подтверждает значение фиксированного эффекта в рассматриваемой модели.

Если рассматривать страны Европы, то можно заметить, что фактор повышения стоимости нефти не так сильно отразился на экономическом развитии этих стран, не смотря на то, что экономики этих стран так же сильно зависят от развития наукоемких отраслей. Данная ситуация объясняется повышением курса евро по отношению к другим мировым валютам, что способствовало сдерживания темпов инфляции.

У таких стран как Китай, Венгрия и Россия, можно выделить одну общую черту: по отношению к другим технологически развитым странам, развитие науки и технологий в данных странах ниже, это подтверждается значениями фиксированного эффекта, который по этим странам составляет соответственно 5,553743, 2,018064, 4,174803. Так как развитие науки и техники в данных странах является национальным приоритетом, наблюдается значительное повышение расходов на науку, темпы роста расходов в научную отрасль значительно превосходит данный показатель по отношению к другим странам. Это дает возможность экономическим агентам данных стран использовать опыт и технологические новшества более развитых в этой области стран для повышения развития своей экономики. Так как закупка новых технологий значительно выгодней разработки собственных, данный фактор способствует значительному повышению отдачи от наукоемких и высокотехнологичных отраслей.

Библиографический список

1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А Эконометрика. - 2002. - 311с.

2. Магнус Я.Р, Катышев П.К, Пересецкий А.А, Эконометрика. Начальный курс. - 2004. 580с

3. Шагас Н.Л, Туманова Е.А Макроэкономика - 2. - 2006. - 427с.

4. Яковлева А.В. Эконометрика.- 2008. - 221с.

Размещено на Allbest.ru