Зависимость удельного энергопотребления от уровня экономического развития на примере россии и стран оэср

модель (3.2): , (3.2) где – полные данные по логарифмированному удельному энергопотреблению; – полные данные по прямым зарубежным инвестициям; – полные данные по безработице; – полные данные по общей сумме конечного потребления государственных расходов; – новый вектор коэффициентов регрессии. Проверяем факторы на мультиколлинеарность через матрицу корреляций факторов (см. таблицу 6): Таблица 6 ⎼ Матрица корреляций факторов модели панельных данных   Exp Imp lnInfl Invcap Urban Forinvfull Unempfull Govfull Exp 1               Imp 0.97 1             lnInfl -0.27 -0.24 1           Invcap 0.81 0.9 -0.13 1         Urban 0.15 0.13 -0.25 0.09 1       Forinvfull 0.59 0.62 -0.11 0.52 0.11 1     Unempfull -0.07 -0.07 -0.1 -0.11 -0.09 -0.08 1   Govfull 0.84 0.91 -0.14 0.97 0.14 0.53 -0.05 1 Для уменьшения мультиколлинеарности уберем из рассматриваемой модели импорт и общую сумму конечного потребления государственных расходов, и получим следующую модель с новым вектором коэффициентов (3.3): (3.3) Проверяем полученную модель на мультиколлинеарность с помощью VIF-критерия (см. таблицу 7), где ; - коэффициент детерминации регрессий факторов на остальные факторы: Таблица 7 ⎼ Результаты проверки факторов на мультиколлинеарность с помощью VIF-критерия Variable VIF 1/VIF Exp 3.69 0.271 Invcap 3.13 0.320 Forinvfull 1.55 0.645 lnInfl 1.18 0.846 Urban 1.12 0.896 Death 1.09 0.920 Unempfull 1.08 0.930 Mean VIF 1.83   VIF <4, следовательно, мультиколлинеарность отсутствует. Проверка на стационарность осуществляется с помощью Levin-Lin-Chu unit root test для каждой переменной (таблицы 8-14): Таблица 8 ⎼ Levin-Lin-Chu unit root test для lnEnerfull Ho: Panels contain unit roots Number of panels = 35 Ha: Panels are stationary Number of periods = 26 AR parameter: Common Asymptotics: N/T -> 0 Panel means: Included Time trend: Not included ADF regressions: 1 lag LR variance: Bartlett kernel, 9.00 lags average (chosen by LLC) Statistic p-value Unadjusted t -4.3709 Adjusted t* 1.2101 0.8869 Таблица 9 ⎼ Levin-Lin-Chu unit root test для Exp Ho: Panels contain unit roots Number of panels = 35 Ha: Panels are stationary Number of periods = 26 AR parameter: Common Asymptotics: N/T -> 0 Panel means: Included Time trend: Not included ADF regressions: 1 lag LR variance: Bartlett kernel, 9.00 lags average (chosen by LLC) Statistic p-value Unadjusted t 0.2098 Adjusted t* 2.8708 0.9980 Таблица 10 ⎼ Levin-Lin-Chu unit root test для lnInfl Ho: Panels contain unit roots Number of panels = 35 Ha: Panels are stationary Number of periods = 26 AR parameter: Common Asymptotics: N/T -> 0 Panel means: Included Time trend: Not included ADF regressions: 1 lag LR variance: Bartlett kernel, 9.00 lags average (chosen by LLC) Statistic p-value Unadjusted t -11.6279 Adjusted t* -4.4443 0.0000 Таблица 11 ⎼ Levin-Lin-Chu unit root test для Invcap Ho: Panels contain unit roots Number of panels = 35 Ha: Panels are stationary Number of periods = 26 AR parameter: Common Asymptotics: N/T -> 0 Panel means: Included Time trend: Not included ADF regressions: 1 lag LR variance: Bartlett kernel, 9.00 lags average (chosen by LLC) Statistic p-value Unadjusted t -5.2712 Adjusted t* -1.1623 0.1226 Таблица 12 ⎼ Levin-Lin-Chu unit root test для Urban Ho: Panels contain unit roots Number of panels = 35 Ha: Panels are stationary Number of periods = 26 AR parameter: Common Asymptotics: N/T -> 0 Panel means: Included Time trend: Not included ADF regressions: 1 lag LR variance: Bartlett kernel, 9.00 lags average (chosen by LLC) Statistic p-value Unadjusted t -12.3829 Adjusted t* -12.4863 0.0000 Таблица 13 ⎼ Levin-Lin-Chu unit root test для Forinvfull Ho: Panels contain unit roots Number of panels = 35 Ha: Panels are stationary Number of periods = 26 AR parameter: Common Asymptotics: N/T -> 0 Panel means: Included Time trend: Not included ADF regressions: 1 lag LR variance: Bartlett kernel, 9.00 lags average (chosen by LLC) Statistic p-value Unadjusted t -11.7623 Adjusted t* -4.3682 0.0000 Таблица 14 ⎼ Levin-Lin-Chu unit root test для Unempfull Ho: Panels contain unit roots Number of panels = 35 Ha: Panels are stationary Number of periods = 26 AR parameter: Common Asymptotics: N/T -> 0 Panel means: Included Time trend: Not included ADF regressions: 1 lag LR variance: Bartlett kernel, 9.00 lags average (chosen by LLC) Statistic p-value Unadjusted t -14.0854 Adjusted t* -6.0474 0.0000 Стационарными являются только lnEnerfull, Exp и Invcap , следовательно, проверяем модель на наличие коинтеграции, иначе переходим к первым стационарным разностям. Проверка на коинтеграцию осуществляется с помощью Westerlund ECM panel cointegration test (таблица 15). Панель является коинтегрированной, поэтому оценки модели будут сверхсостоятельными. Таблица 15 ⎼ результаты Westerlund ECM panel cointegration test Calculating Westerlund ECM panel cointegration tests.......... Results for H0: no cointegration With 35 series and 4 covariates Statistic Value Z-value P-value Gt -2.055 -0.435 0.332 Ga -1.098 7.305 1.000 Pt -6.215 2.644 0.996 Pa -0.865 4.248 1.000 Построение модели с фиксированными эффектами (2.6) даёт следующие результаты (таблица 16): Таблица 16 ⎼ Результаты построения модели панельных данных с фиксированными эффектами Fixed-effects (within) regression Number of obs = 910 Group variable: id Number of groups = 35 R-sq: within = 0.2372 Obs per group: min = 26 between = 0.4295 avg = 26.0 overall = 0.4218 max = 26 F(7,868) = 38.56 corr(u_i, Xb) = 0.2993 Prob > F = 0.0000 Продолжение Таблицы 16 lnEnerfull Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] Exp -1.95e-07 3.39e-08 -5.74 0.000 -2.61e-07 -1.28e-07 lnInfl -.0117579 .0039692 -2.96 0.003 -.0195481 -.0039676 Invcap 2.16e-07 4.01e-08 5.38 0.000 1.37e-07 2.95e-07 Urban .0187949 .0015616 12.04 0.000 .0157299 .0218599 Forinvfull -1.29e-09 8.71e-10 -1.48 0.140 -3.00e-09 4.23e-10 Unempfull -.0097222 .0014132 -6.88 0.000 -.0124958 -.0069486 _cons 6.896862 .1335045 51.66 0.000 6.634832 7.158891 sigma_u .54007138 sigma_e .10270816 rho .96509578 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(34, 868) = 450.76 Prob > F = 0.0000 Построение модели со случайными эффектами (2.7) даёт следующие результаты (таблица 17): Таблица 17 ⎼ Результаты построения модели панельных данных со случайными эффектами Random-effects GLS regression Number of obs = 910 Group variable: id Number of groups = 35 R-sq: within = 0.2368 Obs per group: min = 26 between = 0.4443 avg = 26.0 overall = 0.4362 max = 26 Wald chi2(7) = 295.75 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Продолжение таблицы 17 lnEnerfull Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval] Exp -2.02e-07 3.40e-08 -5.94 0.000 -2.68e-07 -1.35e-07 lnInfl -.0121224 .0039996 -3.03 0.002 -.0199616 -.0042833 Invcap 2.23e-07 3.97e-08 5.60 0.000 1.45e-07 3.01e-07 Urban .0198853 .0015182 13.10 0.000 .0169096 .022861 Forinvfull -1.35e-09 8.78e-10 -1.54 0.123 -3.07e-09 3.67e-10 Unempfull -.0099563 .0014216 -7.00 0.000 -.0127426 -.00717 _cons 6.786719 .1502264 45.18 0.000 6.492281 7.081158 sigma_u .43632451 sigma_e .10270816 rho .94749879 (fraction of variance due to u_i) Для того, чтобы выбрать, какая модель верно специфицирована, проведем тест Хаусмана (2.8), результаты которого представлены в таблице 18. Исходя из теста Хаусмана, предпочтительнее использовать модель с фиксированными эффектами, так как именно такая спецификация присуща моделям в разрезе стран, крупных регионов, отраслей промышленности, так как считается, что каждая экономическая единица «уникальна» и не может рассматриваться как результат случайного выбора из некоторой генеральной совокупности. [Магнус, 2004] Таблица 18 ⎼ Результаты теста Хаусмана ---- Coefficients ---- (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fixed random Difference S.E. exp -1.95e-07 -2.02e-07 7.13e-09 . lninfl -.0117579 -.0121224 .0003646 . invcap 2.16e-07 2.23e-07 -6.70e-09 5.75e-09 death -.0121233 -.0085053 -.0036181 .0006673 urban .0187949 .0198853 -.0010904 .0003655 forinvfull -1.29e-09 -1.35e-09 6.66e-11 . unempfull -.0097222 -.0099563 .0002341 . b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B =inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho:difference in coefficients not systematic chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 30.70 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) Проанализируем выбранную модель на значимость факторов и модели в целом (таблица 19): Таблица 19 ⎼ Результаты линейной регрессии с большим набором фиктивных переменных Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 910 F( 7, 868) = 38.56 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8783 Adj R-squared = 0.8773 Root MSE = .10271 energyusef~l Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] exp -1.95e-07 3.39e-08 -5.74 0.000 -2.61e-07 -1.28e-07 lninfl -.0117579 .0039692 -2.96 0.003 -.0195481 -.0039676 invcap 2.16e-07 4.01e-08 5.38 0.000 1.37e-07 2.95e-07 urban .0187949 .0015616 12.04 0.000 .0157299 .0218599 forinvfull -1.29e-09 8.71e-10 -1.48 0.140 -3.00e-09 4.23e-10 unempfull -.0097222 .0014132 -6.88 0.000 -.0124958 -.0069486 Продолжение Таблицы 19 _cons 6.896862 .1335045 51.66 0.000 6.634832 7.158891 id F(34, 868) = 450.764 0.000 (35 categories) Незначимым фактором являются зарубежные инвестиции, так как p-value в t-тесте > 0,05; Вся регрессия значима по критерию Фишера. Предположим, что зависимость энергоёмкости от экономического роста страны меньше в странах с большей долей оказания услуг в ВВП, чем промышленности. Поэтому проанализируем модель для двух групп стран (таблица 20): Таблица 20 ⎼ Группировка рассматриваемых стран по доле услуг в ВВП по данным 2015 года Страны с долей услуг в ВВП > 60% Страны с долей услуг в ВВП < 60% Luxembourg Australia France Portugal Belgium Sweden Greece Netherlands United Kingdom Italy Norway Japan United States Spain New Zealand Canada Denmark Austria Switzerland Germany Ireland Finland Brazil Chile Turkey Russian Federation Poland Mexico Hungary Slovak Republic Czech Republic Iceland Indonesia Korea, Rep. India Источник: Socio Economic Accounts// World Input Output Database [Электронный ресурс]. URL: http://www.wiod.org/database/seas13 (дата обращения: 17.04.2017) Результаты тестов, аналогичные для двух анализируемых групп, представлены в Приложениях Б и В. Конечный результат представлен в таблицах 21 и 22: Таблица 21 ⎼Результаты анализа модели панельных данных для стран, ориентированных на оказание услуг Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 234 F( 7, 218) = 15.77 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.7716 Adj R-squared = 0.7696 Root MSE = .0666 enerfull Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] exp -2.28e-07 4.43e-08 -5.16 0.000 -3.16e-07 -1.41e-07 lninfl .0055127 .0067063 0.82 0.412 -.0077048 .0187302 invcap 1.26e-08 4.08e-08 0.31 0.758 -6.79e-08 9.31e-08 urban .0284963 .0045892 6.21 0.000 .0194513 .0375413 forinvfull 3.37e-09 9.82e-10 3.43 0.001 1.43e-09 5.31e-09 unempfull -.015277 .0023266 -6.57 0.000 -.0198625 -.0106915 _cons 5.556601 .4455859 12.47 0.000 4.678394 6.434809 id F(8, 218) = 403.937 0.000 (9 categories) Таблица 22 ⎼ Результаты анализа модели панельных данных для стран, ориентированных на производство товаров Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 676 F( 7, 643) = 58.10 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8817 Adj R-squared = 0.8808 Root MSE = .10024 enerfull Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] exp -1.15e-07 3.87e-08 -2.96 0.003 -1.91e-07 -3.87e-08 lninfl -.0047264 .004277 -1.11 0.270 -.0131249 .0036721 invcap 6.59e-07 7.77e-08 8.48 0.000 5.06e-07 8.11e-07 urban .0176959 .0016602 10.66 0.000 .0144359 .020956 forinvfull -2.78e-09 1.06e-09 -2.63 0.069 -4.86e-09 -7.06e-10 unempfull -.0054758 .0016711 -3.28 0.001 -.0087572 -.0021944 _cons 6.839718 .1370158 49.92 0.000 6.570665 7.10877 id F(25, 643) = 466.860 0.000 (26 categories)

Похожие:

	Совместная публикация председательства Российской Федерации в «Группе двадцати» и оэср Публикуется под ответственность Генерального секретаря оэср. Высказанные мнения и приведенные аргументы могут не совпадать с официальной...		Совместная публикация председательства Российской Федерации в «Группе двадцати» и оэср Публикуется под ответственность Генерального секретаря оэср. Высказанные мнения и приведенные аргументы могут не совпадать с официальной...
	Мировой финансовый кризис в постсоветских странах: национальные особенности... Снг и кризисных явлений. Отмечается, тесная взаимосвязь экономического спада в России с ухудшением экономического положения большинства...		Учебно-методический комплекс по модулю 6 «История стран Запада в... Целью изучения дисциплины является систематизированное изучение экономического, политического и социального процесса развития стран...
	Обзор неклинической стратегии тестирования «CinnaGen» («СиннаГен») был проведен полный комплекс обычных испытаний на токсичность, придерживаясь руководств ich-s6, Дополнение...		Одобрен постановлением администрации города Нижнего Новгорода от 11. 11. 2011 №4822 Прогноз социально-экономического развития города Нижнего Новгорода на 2012-2014 годы разработан отделом планирования и прогнозирования...
	ОтчёТ об исполнении в 2007 году Программы социально-экономического развития Выполнение основных показателей Программы социально-экономического развития Удмуртской Республики на 2005-2009 годы 5 Раздел Состояние...		Региональные технологические выставки как инструмент изучения тенденций... И ihi, обеспечивающих производство конкурентоспособной продукции на основе практической адаптации составляющих единого процесса разработки-производства-реализации...
	Программа развития национального исследовательского университета Современный этап социально-экономического развития россии и российского образования: новые задачи ниу вшэ 5		Практика дропшиппинга в России В статье рассмотрены перспективы развития дропшиппинга в России, проанализированы сильные и слабые стороны данного вида предпринимательской...
	Отчет об итогах социально-экономического развития мр «Нюрбинский район» Темпов экономического роста в Российской Федерации, что достигнуто в результате последовательной реализации планов развития района,...		Пресс-служба материалы сми Советский Маастрихт. Премьер-министры России, Белоруссии и Казахстана сегодня обсудят принципы макроэкономической политики трех стран....
	Программа социально-экономического развития муниципального образования Основные показатели социально-экономического развития мо «Юкаменский район» за 2005-2009 годы 8		ОтчёТ об исполнении в 2008 году Программы социально-экономического развития Состояние социально-экономического развития Удмуртской Республики в сравнении с регионами 14
	Программа социально-экономического развития Областному закону от 14. 01. 2008 №852-зс об утверждении Программы социально-экономического развития Ростовской области		Программа комплексного социально- экономического развития Сравнительный анализ показателей социально-экономического развития Иркутского района и Иркутской области 8