14. Накопленный капитал
Estimated Crosscorrelations for K with I
Lag Crosscorrelation
----------------------------
-6 0,331826
-5 0,400131
-4 0,592657
-3 0,722773
-2 0,700624
-1 0,735466
0 0,736495
1 0,701685
2 0,560062
3 0,54643
4 0,463037
5 0,357217
6 0,227227
Эта таблица показывает зависимость К от I. Видим, что наибольшая корреляция при лаге равном -1
Норма амортизации составляет 55,3% Итоговая модель по 1мнк
Уравнения функционирования:
Сt=0.799*Nit+32.654*Irt-0.0239*Nit-1+0.165*Mt
It=0.809*(Kt –Kt-1)+ 712.967*Irt+2.7*Taxt-1
Mt=0,3939*Yt-416* Irt
Gt=79.34*t-5.132*t2+0.098*t3
Ut = -8.777*Pit-1+0.00727*Kt
Pt=0.00013*Yt-0,000655*Mt +1.029*Pit-1-0.00013*Yt-1-0.000685*Mt-1
Emi=238,642*Pi-1+1,1677Wgi-1+0,48579*Emi-1-0.07008*K
Wgt = 22,46 – 1,716*Ut + 19,95*Pt
Irt = 0,98,12 – 0,00498*t2 + 0,0000858*t3
R = 0,09
Imt = 0.1090*Ct
Ext = 0.09025*Yt
Yt= e-0.021 K0.816*Em0.439
Балансовые соотношения:
Двухшаговый метод наименьших квадратов.
1 шаг
При первом шаге строим зависимость эндогенных переменных от всех и лаговых переменных.
Построение моделей см. Приложение №3.1
-
Эндогенная переменная
Модель
S2
R2
Y*
Yt = 0,64Yt-1+0,596*Kt-1-2.08*Taxt-1+44.004*Wgt-1-124.99*Ut-1
727.54
99,98%
Wg*
Wgt =0.065*Emt-1 + 25.29*Pt-1 +1.269*Wgt-1
-2.279*Ut-1
0.21
99,96%
M*
Mt =0,165*Yt-1 –1.21Taxt-1+ 414.635*Pit-1
79.19
99,93%
P*
Pt = 0,000087*Yt-1 +0.006*Wgt-1+ 1.1*Pt-1
0.0001
99,97%
I*
It = 10.673*t+0,934*Yt-1 –6.43*Taxt-1
2861.34
99,62%
C*
Ct= 1.40*Gt +6.53*t+ 0,244*Yt-1+35.22*Wgt-1-58.59*Ut-1
277.966
99.99%
Im*
Imt = 0,082*Kt-1 +5.76*Wgt-1-14.37*Ut-1
4.85
99.89%
Ex*
Ext=0.0902Yt-1
30.06
99,91%
Em
Em=0.046*Kt-1+0.517*Emt-1-1.306*Wgt-1
12.638
99.86%
U
U=0.00296*Kt-1+0.0784*Wgt-1
0.087
99.78%
Первый шаг показал, что полученные модели имеют хорошие характеристики и установленная зависимость является приемлемой для дальнейшего построения моделей.
2 шаг
На втором шаге проведем оценку эндогенных переменных, используя ранее выдвинутые гипотезы. В качестве независимых переменных используются переменные, полученные на 1-ом шаге 2МНК.
Конечное потребление - c
|
Вид модели |
Оценки модели |
S2 |
R2 |
KT |
Значимость |
|
Сt=a*Nit+b*Irt |
Сt=0.8098*Nit+8.928*Irt |
261.92 |
99,989 |
0.257 |
Значима |
|
Сt=b*Nit |
Сt= 0,8106*Nit |
288,4 |
99,987 |
0.262 |
Значима |
|
Сt=b*Nit+c*Mt |
Сt=0,774*Nit+0,2059*Mt |
231,98 |
99,99 |
0.259 |
Значима |
|
Сt=b*Nit+c*Mt+с*Ir+d*Nit-1 |
Сt=0.581*Nit+0.674*Mt+27.43*Ir+0.112*Nit-1 |
215.96 |
99,991 |
|
Не значим коэффициент |
Расчеты приведены в приложении 4.1