Эконометрическое моделирование экономического роста на основе производственных функций (на примере Японии)

ВВЕДЕНИЕ

Производственная функция (функция производства) представляет уравнение, связывающее переменные величины затрат (ресурсов, факторов производства) с величиной выпуска продукции (в дальнейшем просто «выпуска»). Понятия выпуска и факторов производства конкретизируются в зависимости от характера и масштаба рассматриваемой производственной единицы, цели исследования, доступной информации.
В экономическом моделировании наиболее широко представлены макроэкономические производственные функции. Эти функции являются агрегатными производственными функциями, характеризующими зависимость показателя совокупного общественного продукта или иного обобщающего показателя от основных факторов производства. В качестве основных факторов производства обычно рассматриваются объем капитала, рабочей силы, а также земли. В ряде макроэкономических производственных функций в качестве отдельного фактора учитывается также воздействие научно-технического прогресса. Макроэкономические производственные функции исследуются самостоятельно или включаются в сложные эконометрические модели.
Целью работы является анализ динамики изменения экспорта в течении 1990 - 2014 гг. в Японии с последующим построением регрессионной модели, связывающих эти показатели.
Задачи работы следующие:
1. Охарактеризовать интенсивность
развития исследуемых показателей от периода к периоду (от даты к дате), а также среднюю интенсивность развития за исследуемый период.
2. Выявить основную тенденцию в развитии показателей.
3. Осуществить прогноз развития показателей на будущее.
4. Построить регрессионную модель, связывающую показатель GDP с исследуемыми показателями.
Статистический и графический анализ исследуемых показателей осуществлялся с помощью табличного процессора «MS Excel 2010».
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Главными источниками доходов государства являются пошлины, налоги (около 25% ВВП) и иностранный туризм.
Общий рост ВВП в 2014 году составил 12,96%,. ВВП бизнес-сектора вырос на 2,7%, на 0,7% меньше, чем в 2013 году.
Обращает на себя внимание то, что Японская экономика держится на высоком уровне за счет экспорта технологий, спрос на которые в кризисные годы хотя и падает, но незначительно, что позволяет обеспечивать поступательный рост экономики.
Наибольшая связь наблюдается между CAP и GDP.
Уравнение регрессии:
Y = -5.58 + 0.65 X1 + 1.06 X2
При оценке мультиколлинеарности факторов следует учитывать, что чем ближе к 0 определитель матрицы межфакторной корреляции, тем сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежнее результаты множественной регрессии.
Частный коэффициент эластичности E1 < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Частный коэффициент эластичности E2 < 1. Следовательно, его влияние на результативный признак Y незначительно.
Поскольку 8.1 < 21, то статистическая значимость коэффициента регрессии b0 не подтверждается (принимаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Поскольку 8.48 < 21, то статистическая значимость коэффициента регрессии b1 не подтверждается (принимаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Поскольку 7.7 < 21, то статистическая значимость коэффициента регрессии b2 не подтверждается (принимаем гипотезу о равенстве нулю этого коэффициента).
Табличное значение критерия со степенями свободы k1=2 и k2=21, Fkp = 3.49
Поскольку фактическое значение F > Fkp, то коэффициент детерминации статистически значим (найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна).
Поскольку фактическое значение F > Fkp, то коэффициент Fx2 статистически значим, т.е. целесообразно включать в уравнение x2 после включения в него фактора x1.
В периоды увеличения K/Y сокращалась занятость, то есть β dL оказывалось меньше нуля и по абсолютному значению больше (1 –...