Построение трёхфакторной экспоненциальной функции типа Кобба - Дугласа с учётом временного лага
Учитывая рассчитанные ранее в таблице 5.4 временные лаги между приростом объёма ВВП и приращениями объясняющих регрессоров. предположим возможность существования экспоненциальных моделей с учётом временного разрыва между изменением объясняющих и объясняемой переменной.
Сначала построим модель, для которой значение капитала было взято с лагом в четыре года, живого труда — с лагом в три года, а расходов на НИОКР и инновации — с нулевым лагом:
Эконометрические характеристики модели (5.21), согласно таблице 5.22, свидетельствуют об её адекватности: R2 = 0,956, но F-критерий не значим, т. е. модель неадекватно описывает исходные данные, и P-значения для всех параметров превышают 0,05, что указывает на недоверие к коэффициентам регрессии. Это естественно.
поскольку в данной модели на четыре параметра имеем всего 6 наблюдений.
Таблица 5.22
Эконометрические характеристики модели (5.21) степенной зависимости ВВП от Kn_,, Ln 3 и экспоненциальной зависимости ВВП от 1 с 2004 по 2009 гг.
Л
Регрессионная статистика |
|||||||||
Множественный R |
0,977572 |
||||||||
R-квадрат |
0.955647 |
||||||||
Нормированный R-квадрат |
0,889118 |
||||||||
Стандартная ошибка |
0,027531 |
||||||||
Наблюдения |
6 |
||||||||
Дисперсионный анализ |
|||||||||
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|||||
Регрессия |
3 |
0,032662 |
0,010887 |
14,36432 |
0,065786 |
||||
Остаток |
2 |
0,001516 |
0,000758 |
||||||
Итого |
5 |
0,034178 | |||||||
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
Р-значение |
||||||
Y-nepece- чение |
2,052718 |
1,444802 |
1,420761 |
0,291262 |
|||||
К. |
-0,34667 |
0,266113 |
-1,30271 |
0,322485 |
|||||
1,, |
0,998557 |
0,520595 |
1,918106 |
0,195119 |
|||||
Л_ |
0,053557 |
0.019144 |
2,797562 |
0,107551 |
После исключения из модели наименее значимого фактора Кп^, мы получили адекватную и значимую модель (5.22), для которой R-' = 0,918. F-критерий значимый, все P-значения не превышают 0,03 (см. таблицу 5.23):
Таблица 5.23
Эконометрические характеристики модели (5.22) степенной зависимости ВВП от Ln , и экспоненциальной зависимости ВВП от 1п с 2004 по 2009 гг.
Регрессионная статистика |
|||||||||
Множественный R |
0.95813 |
||||||||
R-квадрат |
0,918013 |
||||||||
Нормированный R-квадрат |
0.863355 |
||||||||
Стандартная ошибка |
0,030562 |
||||||||
Наблюдения |
6 |
||||||||
Дисперсионный анализ |
|||||||||
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|||||
Регрессия |
2 |
0.031376 |
0,015688 |
16,79556 |
0.023476 |
||||
Остаток |
3 |
0.002802 |
0,000934 |
||||||
Итого |
5 |
0,034178 | |||||||
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
Р-значение |
||||||
Y-nepece- чение |
3,878091 |
0.390978 |
9.918958 |
0,00218 |
|||||
к, |
0,327414 |
0,08305 |
3,942353 |
0.029091 |
|||||
0,067893 |
0.01739 |
3.904202 |
0,029837 |
||||||
Также нами получена аналогичная экспоненциальная модель для большего количества наблюдений, включающих и 2003 год:
Она также адекватна и значима по всем параметрам, причём эконометрические характеристики, представленные в таблице 5.24, характеризуют её как более качественную: R2 = 0,95, F-критерий значимый, P-значения всех коэффициентов регрессии меньше 0,005.
Таблица 5.24
Эконометрические характеристики модели (5.23) степенной зависимости ВВП от L , и экспоненциальной зависимости ВВП от 1п
с 2003 по 2009 гг.
Регрессионная статистика |
|||||
Множественный R |
0,974877 |
||||
R-квадрат |
0,950385 |
||||
Нормированный R-квадрат |
0,925577 |
||||
Стандартная ошибка |
0,030052 |
||||
Наблюдения |
7 |
||||
Дисперсионный анализ |
|||||
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
|
Регрессия |
2 |
0,0692 |
0.0346 |
38,3102 |
0,002462 |
Остаток |
4 |
0,003613 |
0,000903 |
||
Итого |
6 |
0,072812 |
Коэффици енты |
Стандартная ошибка |
t-статпстика |
Р-значение |
|
Y-nepece- чение |
3,642032 |
0,292762 |
12,44024 |
0,00024 |
k, |
0,373362 |
0,0657 |
5,682813 |
0,004733 |
_L_ |
0,072514 |
0,016389 |
4,424592 |
0,01147 |
Дальнейшее изменение лагов для факторов производственной функции не привело к построению иных значимых и адекватных моделей,
Таким образом, изменение объёма ВВП в большей мере зависит от изменения затрат на заработную плату' лиц, работающих по найму, с лагом в три года и в меньшей, но значимой мере - от изменения объёма финансирования инноваций текущего года. Но при этом также обращаем внимание на уменьшение отдачи от масштаба.