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.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >