Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
Пермский национальный исследовательский
политехнический университет
Гуманитарный факультет
Кафедра «Экономика и финансы»
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине
«ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ»
Тема: «Оценка влияния уровня загрязнения окружающей среды на экономический рост»
Направление подготовки: 38.03.01 «Экономика»
Профиль подготовки: «Экономика предприятий и организаций»
Выполнил: студент гр.___ЭПО-19бзу___ __Хазиева С.Ф___И.О Фамилия
Проверил: доцент каф. ЭФ ___________ Е.В. Козоногова
Пермь 2021
СОДЕРЖАНИЕ
1. Обзор изучаемой проблемы.
2. Сбор и описание эмпирических данных, определение эндогенной и экзогенных переменных.
3. Предварительный экспериментальный анализ.
4. Оценка коэффициентов многофакторной регрессионной модели, тестирование значимости уравнения и коэффициентов.
5. Интерпретация результатов эконометрического моделирования.
1. Обзор изучаемой проблемы.
Проведен предварительный анализ литературы и была сформулирована гипотеза, что на валовой региональный продукт на душу населения в 2018 году повлияли такие показатели, как:
- количество лесных земель,
- выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников,
- сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты,
- использование свежей воды.
2. Сбор и описание эмпирических данных, определение эндогенной и экзогенных переменных.
Собрана база данных, содержащая информацию о валовом региональном продукте на душу населения в 2018 году, а также о показателях, которые предположительно могут быть с ним связаны, для всех регионов России. Подробное описание переменных приведено в таблице:
Название переменной
|
Описание переменной
|
Эндогенные переменные
|
Y
|
Валовой региональный продукт на душу населения, рублей
|
Экзогенные переменные
|
x1
|
Лесные земли, % от общей площади
|
x2
|
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников, тысяч тонн
|
x3
|
Сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, млн. м3
|
x4
|
Использование свежей воды, млн. м3
|
Собранная база данных имеет следующий вид:
Регион
|
y
|
x1
|
x2
|
x3
|
x4
|
Белгородская область
|
470874,3
|
8,9
|
117
|
71
|
233
|
Брянская область
|
233701,0
|
34
|
47
|
55
|
94
|
Владимирская область
|
281366,9
|
54,4
|
37
|
105
|
123
|
Воронежская область
|
360418,2
|
9,2
|
76
|
119
|
379
|
Ивановская область
|
174995,3
|
48,9
|
23
|
69
|
124
|
Калужская область
|
368913,4
|
46,2
|
27
|
72
|
110
|
Костромская область
|
247313,7
|
76
|
54
|
35
|
1865
|
Курская область
|
325114,5
|
8,3
|
40
|
13
|
209
|
Липецкая область
|
406726,2
|
7,9
|
326
|
77
|
157
|
Московская область
|
483683,3
|
45,1
|
227
|
1036
|
1806
|
Орловская область
|
282494,1
|
8,2
|
21
|
52
|
76
|
Рязанская область
|
298624,0
|
27
|
96
|
76
|
153
|
Смоленская область
|
274415,3
|
43,5
|
62
|
59
|
152
|
Тамбовская область
|
297933,7
|
10,8
|
63
|
45
|
99
|
Тверская область
|
276255,4
|
56,3
|
74
|
78
|
1224
|
Тульская область
|
344487,4
|
14,5
|
120
|
160
|
215
|
Ярославская область
|
369539,9
|
47,7
|
76
|
178
|
190
|
г. Москва
|
1157373,0
|
21
|
60
|
845
|
1396
|
Республика Карелия
|
371452,0
|
54,6
|
114
|
221
|
169
|
Республика Коми
|
640622,9
|
74,6
|
451
|
262
|
485
|
Архангельская область
|
584111,3
|
41,9
|
251
|
325
|
572
|
Вологодская область
|
410037,4
|
72,3
|
429
|
157
|
227
|
Калининградская область
|
390359,4
|
19,5
|
26
|
111
|
108
|
Ленинградская область
|
511836,5
|
59,8
|
226
|
279
|
5527
|
Мурманская область
|
560380,2
|
37,2
|
243
|
318
|
1418
|
Новгородская область
|
398141,0
|
65,7
|
53
|
28
|
91
|
Псковская область
|
224152,4
|
40,6
|
35
|
37
|
141
|
г. Санкт-Петербург
|
712303,6
|
17,4
|
87
|
1033
|
852
|
Республика Адыгея
|
201918,1
|
37,1
|
10
|
23
|
164
|
Республика Калмыкия
|
201406,9
|
0,4
|
3
|
15
|
331
|
Республика Крым
|
165433,8
|
10,2
|
29
|
83
|
262
|
Краснодарский край
|
363731,3
|
20,4
|
427
|
766
|
3168
|
Астраханская область
|
332447,4
|
2,1
|
103
|
49
|
693
|
Волгоградская область
|
292565,7
|
5,2
|
138
|
89
|
526
|
Ростовская область
|
300186,2
|
2,9
|
195
|
216
|
2374
|
г. Севастополь
|
151862,7
|
35,8
|
5
|
23
|
75
|
Республика Дагестан
|
197141,0
|
11,6
|
14
|
72
|
2 559
|
Республика Ингушетия
|
106756,6
|
27,8
|
1
|
2,7
|
106
|
Кабардино-Балкарская Республика
|
153710,9
|
15,8
|
3
|
29
|
348
|
Карачаево-Черкесская Республика
|
156602,4
|
30,2
|
17
|
42
|
78
|
Республика Северная Осетия – Алания
|
178390,3
|
25,8
|
4
|
86
|
143
|
Чеченская Республика
|
118696,4
|
21,5
|
15
|
0
|
434
|
Ставропольский край
|
232582,0
|
1,7
|
95
|
125
|
3503
|
3. Предварительный экспериментальный анализ.
Проведем предварительный экспериментальный анализ: посчитаем описательные статистики.
|
y
|
x1
|
x2
|
x3
|
x4
|
Среднее
|
339792,05
|
30,23
|
105,12
|
175,27
|
766,49
|
Стандартная ошибка
|
28902,77
|
3,32
|
18,30
|
39,27
|
174,76
|
Медиана
|
298624
|
27
|
62
|
77
|
227
|
Мода
|
|
|
76
|
72
|
|
Стандартное отклонение
|
189528,14
|
21,77
|
120,00
|
257,52
|
1146,00
|
Дисперсия выборки
|
35920916364,11
|
473,82
|
14400,11
|
66315,05
|
1313319,78
|
Эксцесс
|
7,31
|
-0,78
|
2,19
|
5,66
|
6,75
|
Асимметричность
|
2,17
|
0,50
|
1,69
|
2,52
|
2,47
|
Интервал
|
1050616,4
|
75,6
|
450
|
1036
|
5452
|
Минимум
|
106756,6
|
0,4
|
1
|
0
|
75
|
Максимум
|
1157373
|
76
|
451
|
1036
|
5527
|
Сумма
|
14611058
|
1300
|
4520
|
7536,7
|
32959
| |
Скачать 65.95 Kb.