Эконометрическое моделирование величины ВВП в зависимости от величины налогов на производство и импорт
Использование валового внутреннего продукта для характеристики производства, уровня экономического развития и темпов экономического роста. Проверка предпосылок Гаусса-Маркова о нулевом математическом ожидании, гомоскедостичности случайных остатков.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 01.04.2019 |
| Размер файла | 78,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Эконометрическое моделирование величины ВВП в зависимости от величины налогов на производство и импорт
Шабельникова Е.В.
Валовый внутренний продукт используется для характеристики результатов производства, уровня экономического развития и темпов экономического роста.
Экономическая теория предусматривает три различных метода подсчета ВВП, одним из которых является распределительный метод (метод формирования по источникам доходов). В данном методе одной из основных составляющих является чистые налоги на производство и импорт. Налоги на производство и импорт включают в себя налоги на продукты, которые напрямую зависят от стоимости произведенной продукции и оказанных услуг (к ним относятся налог на добавленную стоимость, акцизы и т.п.), налоги на импорт и другие налоги на производство, связанные с использованием факторов производства (к ним относятся: налог на землю, налог на добычу полезных ископаемых, налог на имущество предприятий, транспортный налог, предпринимательские и профессиональные лицензии и некоторые другие), то есть те, которые не зависят от объема производства и не включают налоги на прибыль и иные доходы, получаемые предприятиями. Чистыми налогами на производство и импорт считают налоги на производство и импорт за вычетом субсидий. [2]
Исходя из данных положений экономической теории, можно говорить о том, что величина ВВП непосредственно зависит от величины налогов на производство и импорт. Следовательно, манипулируя величиной налогов на производство и импорт посредством изменения налоговых ставок, перечня налогооблагаемых объектов и подакцизных товаров, т.е. посредством изменения налоговой системы, государство может влиять на величину ВВП.
В качестве объяснения зависимости величины ВВП от величины налогов на производство и импорт можно предложить эконометрическую модель:
валовой продукт экономический гомоскедостичность
где Y - это ВВП млрд. рублей, X - это налоги на производство и импорт, млрд. рублей, a - это параметр, оцененный с помощью метода наименьших квадратов и характеризующий влияние изменения величины налогов на производство и импорт на величину ВВП. В дальнейшем в качестве y будем понимать логарифм Y, в качестве x - логарифм X.
Используя ежеквартальные данные статистики ВВП и налогов на производство и импорт с 2003 года по 2015 год, получим оцененный вид модель:
Таблица 1 МНК оценки модели
Проведем проверку предпосылок Гаусса-Маркова о нулевом математическом ожидании, гомоскедостичности случайных остатков, некоррелируемости случайных остатков и независимости случайных остатков от объясняющих переменных. [1]
Для проверки гипотезы о гомоскедостичности случайного остатка проведем тест Голдфелда-Кванта, упорядочив имеющуюся статистику по возрастанию модуля значения предопределенной переменной. В качестве значения возьмем 25. В результате получим, ESS1 = 0,462817856, ESS2 = 0,314022332. Вычислим статистику GQ и обратное ей значение. GQ = 1,473837399, 1/GQ = 0,678500899. Данные значения меньше Fкрит = 1,983759568, следовательно, случайные остатки гомоскедостичны.
Для проверки наличия автокоррелируемости случайных остатков воспользуемся методом рядов и сделаем вывод об отсутствии автокоррелируемости случайных остатков.
Выполнение предпосылок теоремы Гаусса-Маркова свидетельствует о том, что оцененные параметры модели методом наименьших квадратов являются эффективными и несмешенными.
Превышение значения F = 176863,7474 над значением Fкрит = 4,030392595 говорит о качественности спецификации модели.
Адекватность модели проверим по данным за первый, второй и третий кварталы 2016 года через интервальное прогнозирование и получим адекватность модели для первого и третьего квартала и неадекватность - для второго квартала.
Сделаем вывод о том, что предложенная модель может быть применима для прогнозирования изменения величины ВВП при изменении величины налогов на производство и импорт с 95% вероятностью. Значение коэффициента детерминации R2 = 0,999711726 говорит о том, что модель на 99,97% аппроксимирует изменения величины ВВП в исследуемом периоде, оставшиеся 0,03% процента образовались в результате неучтенных факторов в модели. Незначительное различие между скорректированным и обычным коэффициентами детерминации показывает, что значение коэффициента детерминации получено не случайно.
Коэффициент эластичности ВВП по отношению к налогам на производство и импорт равен 1,237626477 , что означает, что для увеличения ВВП на 10% необходимо увеличение налогов на производство и импорт на 12,38%.
Список использованных источников
1. Бывшев В.А. Эконометрика: Учебное пособие.- М.: «Финансы и статистика», 2008. - 480 с.
2. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики: [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/. (Дата обращения: 10.12.2016).
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Тесты, с помощью которых можно построить эконометрические модели. Эконометрическое моделирование денежного агрегата М0, в зависимости от валового внутреннего продукта и индекса потребительских цен. Проверка рядов на стационарность и гетероскедастичность.
курсовая работа [814,0 K], добавлен 24.09.2012Основные проблемы эконометрического моделирования. Показатели, характеризующие степень разброса случайной величины вокруг ее среднего значения. Физический смысл коэффициента детерминации. Расчет функции эластичности в линейной эконометрической модели.
контрольная работа [18,1 K], добавлен 23.11.2009Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда. Параметры линейной парной регрессии. Оценка адекватности модели, осуществление прогноза.
контрольная работа [925,5 K], добавлен 07.09.2011Понятие равномерно распределенной случайной величины. Мультипликативный конгруэнтный метод. Моделирование непрерывных случайных величин и дискретных распределений. Алгоритм имитационного моделирования экономических отношений между кредитором и заемщиком.
курсовая работа [164,7 K], добавлен 03.01.2011Показатели статистики занятости и безработицы, а также баланс трудовых ресурсов. Изучение межрегиональной вариации уровня безработицы. Построение уравнения регрессии. Регрессионная модель зависимости уровня безработицы и внутреннего валового продукта.
курсовая работа [604,2 K], добавлен 16.09.2014Эконометрическое моделирование стоимости квартир в московской области. Матрица парных коэффициентов корреляции. Расчет параметров линейной парной регрессии. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.
контрольная работа [298,2 K], добавлен 19.01.2011Теоретические основы эконометрического анализа рождаемости в России. Эконометрика и эконометрическое моделирование. Парная регрессия и корреляция. Многомерный эконометрический анализ уровня рождаемости в России: с помощью множественной и парной регрессии.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 25.03.2014Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление остатков, расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков и построение графика остатков. Проверка выполнения предпосылок МНК.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 25.06.2010Исследование линейной модели парной регрессии зависимости стоимости однокомнатных квартир от общей площади жилья. Пространственно-параметрическое моделирование рынка вторичного жилья. Особенности изменения среднего уровня цены в пространстве и во времени.
курсовая работа [365,2 K], добавлен 26.10.2014Особенности разработки регионального баланса, при котором создается максимум суммарного конечного продукта. Разработка модели, отражающей динамику объемов наращивания металлургического производства. Прогноз его развития на глубину в один интервал.
контрольная работа [792,2 K], добавлен 25.08.2014