финалочка моя. Характеристика инфраструктурных отраслей региона. 3
 Скачать 1.08 Mb.
|
Глава 3. Анализ влияния показателей развития инфраструктурных отраслей на экспортный потенциал региона.3.1 Разработка моделиВ данной главе мы рассмотрим влияние показателей развития инфраструктуры на экспортный потенциал региона. И постараемся объяснить в какой мере инфраструктура влияет на экспорт. Развитие инфраструктуры необходимо для любой страны и любого государства. Именно уровень инфраструктуры определяют развитость государство и от нее зависит дальнейшее развитие экономики в целом и дальнейшие пути ее развития. Для инфраструктур Архангельской области характерно неполное развитие тех сфер, которые обслуживают население. В инфраструктуре есть как и сильные так и слабые стороны и мы. В анализе мы рассмотрим как развитие инфраструктуры влияет на экспорт региона. 1. Сформулировать цель анализа; Цель анализа: построить модель влияние показателей развития инфраструктуры на экспортный потенциал региона. 2. Выбор и обоснование эндогенных и экзогенных переменных; 3. Собрать статистические данные по показателям и представить их в виде таблицы; 4. Определить тесноту связи между экзогенными и эндогенными переменными с помощью корреляционного анализа; 5. На основе результатов корреляционного анализа записать структурную форму модели; 6. С помощью математических преобразований записать приведенную форму модели; 7. Проверить экзогенные переменные на мультиколлинеарность с помощью программного продукта SPSS Statistics 17.0; 8. Проверить временные ряды на стационарность (тест Дики- Фуллера); Тест Дики-Фуллера – это тест, применяемый в эконометрике и статистике для анализа временных рядов для проверки на стационарность. Тест Дики-Фуллера или тест на единичный корень основывается на оценке параметра уравнения, которое эквивалентно уравнению регрессии . Нулевая гипотеза состоит в равенстве =0 (Противоположная ей) Отклонение нулевой гипотезы в пользу альтернативной приводит к заключению, что Н – уравнение сверхидентифицируемо. 9. Определить идентифицируемость структурной формы модели, используя необходимый и достаточный критерий идентификации; Если обозначить за H число эндогенных переменных в i-ом уравнении системы, а за D – число экзогенных переменных, содержащихся в системе, но не входящих в уравнение; то условие идентифицируемости можно записать в виде следующего правила: D+1=H – уравнение идентифицируемо; D+1>Н – уравнение сверхидентифицируемо. D+1<Н – уравнение неидентифицируемо 10. Рассчитать коэффициенты регрессионных уравнений приведенной формы модели, используя метод наименьших квадратов (МНК); 3.2 Методика анализа взаимосвязиДля построения модели необходимо выбрать эндогенные и экзогенные переменные. Модель будет представлена в виде системы шести эконометрических уравнений. Каждое из уравнений будет представлять собой ADL-модель и содержать эндогенные и экзогенные переменные. Эндогенные факторы: Y1t – Общий экспорт, млн. долл. США. Y2t – Экспорт лесной продукции, млн. долл. США. Y3t – Экспорт минеральной продукции, млн. долл. США. Экзогенные факторы: X1t – Количество предприятий ЛПК X2t – Инвестиции в ЛПК X3t – Инвестиции в машиностроение Для данного анализа было выбраны следующий факторы Y1t – Общий экспорт. Общий экспорт региона является одним из основным показателей развития региона. Экспорт показывает уровень развития региона и уровень конкурентно-способности на внешних рынках. Развитие инфраструктурной отрасли влияет на развитие региона и тем самым на уровень показателей экспорта. Y2t – Экспорт лесной продукции. Регион обеспечивает третью часть российских объёмов целлюлозы и картона, до 8 процентов пиломатериалов и до 11 процентов бумаги. Созданы мощности по производству древесных гранул в объёме 300 тысяч тонн. С 2014 года начат выпуск офисных видов бумаг различных форматов и импортозамещающей продукции – мелованной бумаги. Именно поэтому важно обеспечить достойный уровень инфраструктуры для поддержки данной отрасли как лидирующей. Y3t – Экспорт минеральной продукции. В Архангельской области огромные залежи полезных ископаемых дальше подсмотришь в дипломе. X1t – Количество предприятий ЛПК. Архангельская область – один из ведущих лесопромышленных центров России. Здесь расположены крупнейшие мощности по химической и механической переработке древесины. Как выше было сказано, являясь лидером в региона , определяет развитие региона. X2t – Инвестиции в ЛПК. Инвестиции в данную отрасль положительно сказываются на уровне обработке и переработки древесины, повышая конкурентный уровень товара на рынке и качество этого товара. X3t – Инвестиции в машиностроение. Машиностроение является второй по величине отраслью региона послелесопромышленного комплекса. Предприятия, занятые в отрасли, ежегодно обеспечивают около 30% налоговых поступлений в консолидированный бюджет РФ от Архангельской области. В машиностроении работает более 39 тысяч человек. Это почти две трети всех занятых на предприятиях обрабатывающих производств и более 12% от общего количества занятых в Архангельской области. Собрать первичные статистические данные, данные изложить в виде таблиц. При необходимости провести обработку данных. Таблица 1
4) Отобразить взаимозависимость эндогенных и экзогенных показателей модели в виде таблицы (Таблица 2). Таблица 2 - Взаимозависимость эндогенных и экзогенных показателей модели
Эндогенные показатели находятся под влиянием предыстории процесса, экзогенных показателей и других эндогенных показателей (взаимовлияние эндогенных переменных). Составим структурную форму модели в общем виде на основе качественного анализа.  Структурной формой системы называется представление системы, в котором в уравнениях может присутствовать более одной эндогенной переменной (в стандартной записи это означает, что в правой части уравнений, то есть в качестве регрессоров, имеются эндогенные переменные). Структурная форма модели позволяет увидеть влияние изменений любой экзогенной переменной на значения эндогенной переменной. Использование МНК для оценивания структурных коэффициентов модели дает, как принято считать в теории, смещенные и несостоятельные оценки. Поэтому обычно для определения структурных коэффициентов модели структурная форма модели преобразуется в приведенную форму модели. Приведённой (прогнозной) формой системы называется представление системы, в котором в каждом уравнении имеется только одна эндогенная переменная, то есть эндогенные переменные выражены через экзогенные. 8
 (2)где  - временной ряд, а  - ошибка.Если  , то ряд стационарный. Если  =1, то процесс имеет единичный корень, в этом случае ряд не стационарный, является интегрированным временным рядом первого порядка. В том случае, если ряд нестационарный, привести его к стационарному виду путем вычисления разностей первого порядка.
Далее необходимо проверить коэффициенты парной корреляции на значимость с помощью t-критерия Стьюдента. Если tрасч > tтабл, то полученные коэффициенты значимы, т.е. выборка соответствует генеральной совокупности.
Проверка значимости коэффициентов автокорреляции по Q-статистике Льюнга-Бокса осуществляется по формуле:  (3)где n - число наблюдений, ρk - автокорреляция k-го порядка, и m - число проверяемых лагов. В случае если  , коэффициенты считаются значимыми.  определяется по таблице.
Выполнение условия идентифицируемости модели проверяется для каждого уравнения системы и выполняется с целью определения вида МНК, который будет применяться для нахождения коэффициентов уравнений. Уравнение структурной формы называется идентифицируемым, если его коэффициенты можно выразить через коэффициенты приведённой формы. Если это можно сделать единственным способом, то говорят о точной идентифицируемости, если несколькими способами - о сверхидентифицируемости. В противном случае оно называется неидентифицируемым. Необходимые и достаточные условия идентификации применяются только к структурной форме системы одновременных уравнений. Необходимое условие идентифицируемости уравнения может быть записано в виде следующего счетного правила: D+1 = Н – уравнение идентифицируемо; D+1 < Н – уравнение неидентифицируемо; D+1 > Н – уравнение сверхидентифицируемо. где Н – число эндогенных переменных в i-ом уравнении системы; D – число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не входят в данное уравнение. Достаточное условие идентификации определяется, если накладывать ограничения на коэффициенты матриц параметров структурной модели. Уравнение идентифицируемо, если по отсутствующим в нем переменным (эндогенным и экзогенным) можно из коэффициентов при них в других уравнениях системы получить матрицу, определитель которой не равен нулю, а ранг матрицы не меньше, чем число эндогенных переменных в системе без одного. Сверхидентифицируемая модель содержит хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение. D+1>H – уравнение сверхидентифицируемо. При сверхидентифицируемой модели, решить систему уравнений с использованием двух шагового МНК. Двух шаговый метод наименьших квадратов (ДМНК) — метод оценки параметров эконометрических моделей, в частности систем одновременных уравнений, состоящий из двух этапов (шагов), на каждом из которых применяется метод наименьших квадратов. Суть двух шагового метода наименьших квадратов заключается в следующем: Шаг 1. Обычным методом наименьших квадратов оценивается зависимость эндогенных переменных от всех экзогенных (фактически оценивается неограниченная приведённая форма). Шаг 2. Обычным методом наименьших квадратов оценивается структурная форма модели, где вместо эндогенных переменных используются их оценки, полученные на первом шаге. Модель считается идентифицируемой, если каждое уравнение системы идентифицируемо. D+1=H – уравнение идентифицируемо. Уравнение идентифицируемо, если по отсутствующим в нем экзогенным и эндогенным переменным можно из коэффициентов при них в других уравнениях системы получить матрицу, определитель которой не равен нулю, а ранг матрицы не меньше, чем число эндогенных переменных в системе без одного. При решении идентифицируемой модели применяют косвенный МНК. Косвенный метод наименьших квадратов применяется только в том случае, если структурная форма системы одновременных уравнений будет точно идентифицированной. Алгоритм метода наименьших квадратов реализуется в три этапа: на базе структурной формы системы одновременных уравнений составляется её приведённая форма, все параметры кᴏᴛᴏᴩой выражены через структурные коэффициенты; приведённые коэффициенты каждого уравнения оцениваются обычным методом наименьших квадратов; на базе оценок приведённых коэффициентов системы одновременных уравнений определяются оценки структурных коэффициентов через приведённые уравнения. Для решения неидентифицируемых уравнений применяют двух шаговый МНК.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
