Motivatia economica

Lucrarea de fata are ca scop analiza unui model economic folosind metode econometrice si aplicatiile corespunzatoare acestora (STATA, Eviews).

Modelul considerat in studiu porneste de la legatura data de relatia:

Produs Intern Brut = Consum Privat + Consumul Guvernamental + Investitii + Exporturi Nete

Produsul intern brut este un indicator macroeconomic care reflecta suma valorii de piata a tuturor marfurilor si serviciilor destinate consumului final, produse in toate ramurile economiei in interiorul unui stat in decurs de un an. Deoarece PIB-ul combina suma tuturor activitatilor care se pot evalua in bani si nu a folosintei acestora (sau chiar a distrugerii acestora) este un mijloc conditionat de masurare a bunastarii si a calitatii vietii.

Componentele PIB sunt:

Consumul privat - este in mod normal cea mai mare componenta a PIB, reprezentand cheltuielile gospodariilor in economie. Aceste cheltuieli pot fi clasificate in: bunuri durabile, bunuri perisabile si servicii. Exemple: hrana, chirie, bijuterii.

Consumul Guvernamental - sau consumul sectorului public, reprezinta suma tuturor cheltuielilor guvernamentale pentru bunuri finite si servicii. Include salariile angajatilor din sectorul public, cumpararea de armament, etc.

Investitiile - includ investitii in fabrici, echipamente, inventar si nu include schimburile de active existente. De exemplu: constructia unei mine, cumpararea de software, cumpararea de masini si echipamente. Cheltuielile gospodariilor pentru noi locuinte fac parte din investitii.

Exporturile nete - reprezinta diferenta intre exporturi si importuri. Exporturile - reprezinta exporturile brute ale unei tari, incluzand bunuri si servicii, destinate consumului intr-o alta tara iar importurile - reprezinta importurile brute.

Modelul analizat ia in considerare tari care prezinta stadii diferite de dezvoltare, de la tari foarte dezvoltate (Luxemburg, Norvegia, Irlanda, Elvetia, SUA), tari dezvoltate (Belgia, Cehia, Danemarca, etc.) si tari in curs de dezvoltare (Bulgaria, Romania, Macedonia, Lituania, Letonia, Polonia).

Argumente:

Tarile foarte slab dezvoltate nu au fost luate in considerare, intrucat ratele de evolutie a componentelor PIB-ului prezinta oscilatii considerabile, iar astfel, analiza modelului nu mai prezinta relevanta.

Daca luam in considerare doar tari foarte dezvoltate, relatia intre PIB si componentele sale ar fi de natura determinista, intrucat rata de crestere economica evolueaza intr-un ritm constant, avand o valoare scazuta, comparativ cu tarile in curs de dezvoltare, unde aceasta creste intr-un ritm mai alert.

Datele sunt culese pe anul 2006, pentru a putea surprinde cat mai in detaliu influentele variabilelor studiate si pentru a evita miscarile anormale provocate de criza economica globala.

Factorii de influenta analizati sunt Consumul Guvernamental si Exporturile Nete. Dintre componentele PIB-ului, acesti doi factori pot fi cei mai usor previzionati, pentru ca sunt influentati de mai putini factori. Spre exemplu, Investitiile si Consumul Privat pot fi determinate de factori psihologici, care nu pot fi cuantificati, deci sunt greu de controlat si previzionat.

Influenta Consumului Guvernamental asupra PIB-ului poate fi explicata astfel: o modificare a cheltuielilor unei unitati economice (firma, consumatori, guvern) – in sus sau in jos – afecteaza veniturile unei alte unitati. Aceasta, la randul sau, determina o schimbare in cheltuielile altei unitati economice care, la randul sau afecteaza venitul urmatoarei si procesul continua cuprinzand intreaga economie. Rezultatul cumulat al acestor modificari depaseste, de multe ori, dimensiunile schimbarilor initiale. Pe de alta parte, fluctuatiile activitatii economice (exprimate prin cresteri si descresteri) influenteaza nivelul de trai al cetatenilor, in sensul cresterii sau descresterii acestuia. Statul trebuie sa influenteze cheltuielile firmelor si ale consumatorilor (folosind drept instrumente consumul guvernamental si impozitele) pentru optimizarea ciclului afacerilor si stimularea cresterii economice.

PIB-ul este influentat de Exporturile Nete astfel: atunci cand exporturile sunt mai mari decat importurile (exporturi nete > 0), valoarea PIB-ului creste. In momentul in care valoarea importurilor o depaseste pe cea a exporturilor, PIB-ul descreste. Fiecare tara trebuie sa isi specializeze productia in functie de resursele detinute, urmarind realizarea acesteia la costuri minime.

Unitatea de masura a PIB-ul si a componentelor sale a fost considerata PPS / pe cap de locuitor. Pentru a elimina efectului cursului de schimb valutar intre monedele luate in considerare, datele sunt luate in paritate valutara (PPS), iar pentru a elimina diferentele intre numarul de locuitori a tarilor considerate, valorile PIB-ului si a componentelor sale au fost impartite la numarul de locuitori.

Datele considerate

Tara/Variabile considerate PIB Consum guv. Exporturi neteBelgium 27800 6300 1000Bulgaria 8600 1400 -1600Czech Republic 18200 3900 600Denmark 29400 7600 900Germany (including ex-GDR from 1991) 27500 5000 1600Estonia 15400 2500 -1900Ireland 34400 5300 3400Greece 22000 3600 -2300Spain 24700 4500 -1600France 25700 6000 -300Italy 24600 5000 -200Cyprus 21400 4000 -800Latvia 12200 2000 -2600Lithuania 13100 2500 -1400Luxembourg (Grand-Duché) 64400 9800 20200Hungary 15000 3400 -100Malta 18200 3600 -900Netherlands 31000 7800 2400Austria 29400 5400 1400Poland 12300 2200 -200Portugal 18100 3700 -1500Romania 9100 1500 -1100Slovenia 20700 3900 -100Slovakia 15000 2800 -600Finland 27200 6000 1400Sweden 28600 7500 2400United Kingdom 28400 6100 -900Croatia 13500 2500 -1000Former Yugoslav Republic of Macedonia 6900 1300 -1300Turkey 10500 1300 -500Iceland 29200 7100 -5200Norway 43400 8300 7900Switzerland 32200 3600 2700United States 37400 5800 -2200Japan 26600 4800 300

Motivatia econometrica

Pornind de la legaturile economice observate, se urmareste si o argumentare econometrica a gradului de influenta a Consumului Guvernamental si a Exporturilor Nete asupra Produsului Intern Brut.

Variabila endogena este Produsul Intern Brut, iar variabilele exogene sunt Consumul Guvernamental si Exporturile Nete.

Notatii:

PIB – Produsul Intern Brut

ConsG – Consumul Guvernamental

Expnet – Exporturi Nete

Analiza se face pe baza celor 35 de observatii culese.

Variable Nr. Observatii

Medie Abatere Standard

Min Max

PIB 35 23488.57 11344.03 6900 64400ConsG 35 4514.286 2193.459 1300 9800Expnet 35 511.4286 4073.716 -5200 20200

Tabelul de mai sus, prezinta statisticile descriptive ale variabilelor considerate, pentru a avea o imagine de ansamblu asupra acestora.

In medie, valoarea consumului guvernamental este mai ridicata decat cea a exporturilor nete, ceea ce ne sugereaza ca influenta consumului guvernamental asupra PIB-ului este mai mare decat cea a exporturilor nete.

Valorile minime si maxime ale variabilelor considerate sustin ideea ca tarile analizate se afla in stadii diferite de dezvoltare economica.

I. Modelul cu o variabila exogena

Pentru modelul cu o singura variabila exogena am considerat ca variabila endogena PIB si variabila explicativa ConsG, rezultand urmatoarea ecuatie de regresie:

PIB = β0 + β1 * ConsG + εi

1. Norul de puncteAm realizat norul de puncte cu scopul de a identifica existente si forma legaturii dintre variabilele considerate.

1000

020

000

3000

040

000

5000

060

000

PIB

2000 4000 6000 8000 10000Chg

Interpretare:

Se observa ca exista o legatura intre variabile, avand o forma liniara, intrucat majoritatea punctelor din grafic se concentreaza in jurul unei linii imaginare.

Exista insa si puncte care se abat intr-o masura mica de la forma liniara observata. Spre exemplu, punctul marcat cu sageata rosie reprezinta cazul Elvetiei, unde Consumul guvernamental are o pondere mai mica in PIB, acest lucru fiind explicat de faptul ca economia Elvetiei se bazeaza mai mult pe importuri si exporturi decat a celorlalte tari considerate. Pe de alta parte, desi punctul marcat cu

sageata verde, reprezentand caracteristicile Luxemburgului, pare a se abate de la grafic, el pastreaza tendinta liniara, deoarece chiar daca valoarea PIB este foare mare in comparatie cu celelalte tari, ponderea Consumului guvernamental in acesta este aproximativ aceeasi cu a acestora.

2. Ecuatia de regresieDupa ce am constatat existenta unei legaturi liniare, vom identifica estimatorii ecuatiei de regresie, cu un termen si constanta.

PIB Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

ConsG 4.603207 .4103774 11.22 0.000 3.768288 5.438126

_cons 2708.381 2054.043 1.32 0.196 -1470.601 6887.363

Din tabelul de mai sus reiese ca nu exista o constanta semnificativa pentru acest model in urma realizarii testului t. Acest lucru poate fi argumentat de faptul ca probabilitatea de a gresi daca consideram constanta semnificativa din punct de vedere statistic este de 19.6%, care este mai mare decat limita acceptata (5%).

Astfel, vom estima parametrii ecuatiei de regresie suprimand constanta.

Source SS df MSNumber of obs = 35

F( 1, 34) = 807.47

Model 2.2728e+10 1 2.2728e+10 Prob > F = 0.0000

Residual 957011063 34 28147384.2 R-squared = 0.9596

Total 2.3685e+10 35 676723143Adj R-squared = 0.9584

Root MSE = 5305.4

PIB Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

CONSG 5.091237 .1791673 28.42 0.000 4.727125 5.455349

Ecuatia de regresie obtinuta este:

PIB = 5.091237 * ConsG

Coeficientul de corelatie R2 = 0.9596 indica faptul ca variabila PIB este explicata in proportie de 95.96% de variabila CONSG. Totodata, varianta PIB-ul este explicata in masura 95.06% de ecuatia de regresie.

Coeficientul CONSG este in intervalul [4.727125, 5.455349] cu o probabilitate de 95%.

Estimatorul variabilei CONSG se abate in medie de la medie cu 17.92%.

Interpretare:

La o crestere a CONSG cu 1 unitate, PIB va creste cu 5.091237*1 unitati, de unde reiese existenta legaturii directe intre cele doua variabile.

Testul ChowPentru a testa stabilitatea coeficientului ConsG am utilizat testul Chow din Eviews6.

Chow Breakpoint Test: 17 Null Hypothesis: No breaks at specified breakpointsVarying regressors: All equation variablesEquation Sample: 1 35

F-statistic 1.201787 Prob. F(1,33) 0.2809Log likelihood ratio 1.251961 Prob. Chi-Square(1) 0.2632Wald Statistic 1.201787 Prob. Chi-Square(1) 0.2730

Interpretare:

H0: Nu exista rupturi structurale in punctul specificat (in cazul nostru am considerat punctul de ruptura = 17, fiind jumatatea esantionului).

Probabilitatea obtinuta este de 26.32% > 5% (pragul maxim de toleranta acceptat), ceea ce inseamna ca vom accepta ipoteza nula. Astfel, coeficientul variabilei ConsG prezinta stabilitate din punctul de vedere al modelului considerat.

3. Analiza erorilorPentru a vedea daca exista covarianta intre erori, am utilizat corelograma din programul Eviews6.

Corelograma

Sample: 1 35Included observations: 35

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob

. |*. | . |*. | 1 0.163 0.163 1.0065 0.316 . | . | .*| . | 2 -0.055 -0.083 1.1231 0.570 **| . | **| . | 3 -0.222 -0.206 3.1187 0.374 .*| . | . | . | 4 -0.086 -0.021 3.4273 0.489 . | . | . | . | 5 -0.030 -0.037 3.4655 0.629 . | . | . | . | 6 0.013 -0.029 3.4732 0.748 . | . | .*| . | 7 -0.060 -0.089 3.6399 0.820 . |*. | . |*. | 8 0.091 0.106 4.0397 0.854 . | . | . | . | 9 -0.006 -0.053 4.0414 0.909 . | . | . | . | 10 -0.028 -0.049 4.0812 0.944 **| . | **| . | 11 -0.328 -0.318 9.8882 0.540 .*| . | . | . | 12 -0.133 -0.055 10.883 0.539 . | . | . | . | 13 0.074 0.064 11.203 0.594 . | . | .*| . | 14 0.023 -0.180 11.234 0.668 . | . | . | . | 15 0.015 -0.040 11.249 0.735 .*| . | **| . | 16 -0.147 -0.213 12.712 0.694

Putem observa ca nu exista corelatie intre erori (covarianta erorilor = 0), intrucat coeficientii de autocorelatie sunt nesemnificativi (probabilitatile obtinute sunt mai mari decat 5%).

0

2

4

6

8

10

12

14

16

-10000 -5000 0 5000 10000 15000

Series: ResidualsSample 1 35Observations 35

Mean 505.2743Median 844.1768Maximum 14505.88Minimum -9584.275Std. Dev. 5280.585Skewness 0.488010Kurtosis 4.185263

Jarque-Bera 3.437968Probability 0.179248

Pentru a vedea daca reziduurile prezinta o distributie normala, vom folosi testul statistic Jarque - Bera. Coeficientul rezultat in urma testului este nesemnificativ (17.92% > 5%), ceea ce indica faptul ca vom accepta ipoteza nula: erorile urmeaza o distributie normala.

Testul White Varianta reziduurilor se poate analiza aplicand testul White din Eviews6, care verifica heteroscedasticitatea erorilor. In urma aplicarii testului White, pentru ca erorile sa aiba varianta constanta (homoscedastice) valoarea lui LM = R2 * Obs trebuie sa tinda la 0. In cazul nostru, valoarea acestuia este mult mai mare decat 0 (12.09), iar astfel putem afirma cu o probabilitate de 95% ca erorile nu sunt homoscedastice, deci sunt heteroscedastice.

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 17.42834 Prob. F(1,33) 0.0002Obs*R-squared 12.09621 Prob. Chi-Square(1) 0.0005Scaled explained SS 19.11446 Prob. Chi-Square(1) 0.0000

4. Concluzii pentru modelul cu o variabila factor

In urma analizelor si testelor efectuate asupra modelului, se constata ca PIB-ul este explicat in proportie de 95.96% ( valoarea lui R2) de variabila exogena ConsG, si ca exista o legatura liniara intre cele doua variabile (ilustrata de norul de puncte si de valoarea ridicata a lui R2).

Testul Chow indica stabilitatea estimatorului variabilei ConsG, iar testele asupra reziduurilor (Corelograma, Histograma – testul Jarque-Bera, testul White) arata faptul ca erorile nu sunt corelate (covarianta = 0), urmeaza o distributie normala si sunt heteroscedastice.

In concluzie, putem afirma ca modelul considerat este valid.

II. Modelul cu 2 variabile

In urma validarii modelului cu un singur factor, vom introduce o noua variabila reprezentata de exporturile nete (Expnet), avand urmatoarea ecuatie de regresie:

PIB= β0 + β1 * ConsG + β2 * Expnet + εi

1. Norul de puncte

-50

000

5000

1000

015

000

2000

0

10000 20000 30000 40000 50000 60000PIB

CONSG EXPN

Interpretare:

Analizand norul de puncte se constata existenta unei legaturi de forma liniara intre variabila PIB si variabilele Expnet si ConsG.

Putem observa ca punctele corespunzatoare ConsG sunt plasate deasupra punctelor reprezentand Expnet, datorita faptului ca valorile variabilei ConsG sunt mai mari decat cele ale variabilei Expnet.

Exista insa cateva puncte care se abat de la forma liniara ilustrata. Spre exemplu, punctul indicat de sageata verde corespunde Islandei, ale carei exporturi nete influenteaza intr-o proportie redusa PIB-ul. Comparativ cu celelate tari analizate, economia Islandei se bazeaza foarte mult pe importuri.

Un alt punct care se abate foarte tare de la linia imaginara reprezentata de grafic este marcat de sageata rosie si apartine Luxemburgului, a carui economie se bazeaza in mod special pe exporturi (acestea fiind ca si valoare aproape duble fata de PIB) in comparatie cu celelalte tari analizate.

2. Ecuatia de regresie

Source SS df MSNumber of obs = 35

F( 2, 32) = 118.65

Model 3.8554e+09 2 1.9277e+09 Prob > F = 0.0000

Residual 519913682 32 16247302.6 R-squared = 0.8812

Total 4.3754e+09 34 128686924Adj R-squared = 0.8737

Root MSE = 4030.8

PIB Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

ConsG 3.491885 .3884308 8.99 0.000 2.700677 4.283093

EXPN 1.023643 .2091474 4.89 0.000 .5976239 1.449662

_cons 7201.684 1825.127 3.95 0.000 3484.022 10919.35

Interpretare:

Constanta este semnificativa statistic, fapt explicat in urma aplicarii testului t. In consecinta, vom pastra constanta, iar ecuatia de regresie ajunge la urmatoarea forma:

PIB = 7201.684 + 3.491885 * ConsG + 1.023643 * Expnet

Valoarea de 88.12% a lui R2 indica masura in care varianta PIB-ul este explicata de cele doua variabile ConsG si Expnet.

In ceea ce priveste aplicarea testului t asupra estimatorilor, putem observa ca acestia sunt semnificativi statistic intrucat probabilitatea de a gresi ipoteza considerata este 0% (P>|t| = 0.00).

Pentru a verifica gradul de semnificatie a modelului in ansamblu am utilizat testul F, in urma caruia probabilitatea de a gresi cand consideram semnificativ modelul este de 0% (Prob > F = 0.00). Drept urmare, modelul este semnificativ statistic.

Se poate afirma cu o probabilitate de 95% ca estimatorul corespunzator variabilei ConsG apartine intervalului [2.700677; 4.283093], respectiv pentru variabila Expnet estimatorul se afla in intervalul [.5976239; 1.449662].

Coeficientul de corelatie partiala

PIB CONSG EXPN

PIB 1.0000

CONSG 0.8901 1.0000

EXPN 0.7623 0.5846 1.0000

Coeficientul corelatiei dintre PIB si ConsG este de 0.8901, atunci cand neglijam influenta termenului Expnet asupra PIB, ceea ce inseamna ca exista o legatura pozitiva liniara foarte reprezentativa intre cele doua variabile.

Coeficientul corelatiei dintre PIB si Expnet este de 0.7623, atunci cand neglijam influenta termenului ConsG asupra PIB, ceea ce inseamna ca exista o legatura pozitiva liniara foarte reprezentativa intre cele doua variabile.

Putem observa ca exista multicoliniaritate intre variabilele factor ConsG si Expnet (coeficientul de corelatie intre cele doua variabile = 0.5846).

Testul ChowPentru a analiza stabilitatea coeficientilor am aplicat testul Chow asupra acestora.

Chow Breakpoint Test: 17 Null Hypothesis: No breaks at specified breakpointsVarying regressors: All equation variablesEquation Sample: 1 35

F-statistic 0.546853 Prob. F(3,29) 0.6542Log likelihood ratio 1.926007 Prob. Chi-Square(3) 0.5879Wald Statistic 1.640560 Prob. Chi-Square(3) 0.6502

Interpretare:

H0: Nu exista rupturi structurale in punctul specificat ( in cazul nostru am considerat punctul de ruptura = 17, fiind jumatatea esantionului).

Probabilitatea obtinuta este de 58.79% > 5% (pragul maxim de toleranta acceptat), ceea ce inseamna ca vom accepta ipoteza nula. Astfel, coeficientii variabilelor ConsG si Expnet prezinta stabilitate din punctul de vedere al modelului considerat.

3. Teste reziduuri

Corelograma

Sample: 1 35Included observations: 35

Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob

. |*** | . |*** | 1 0.380 0.380 5.4922 0.019 . |** | . |*. | 2 0.226 0.096 7.4954 0.024 . | . | .*| . | 3 0.028 -0.101 7.5267 0.057 . | . | . | . | 4 -0.002 -0.003 7.5268 0.111 **| . | **| . | 5 -0.241 -0.262 10.029 0.074 . | . | . |** | 6 0.015 0.231 10.038 0.123 .*| . | .*| . | 7 -0.154 -0.205 11.129 0.133 .*| . | . | . | 8 -0.110 -0.047 11.710 0.165 .*| . | .*| . | 9 -0.199 -0.114 13.674 0.134 . | . | . | . | 10 -0.029 0.040 13.716 0.186 .*| . | . | . | 11 -0.143 -0.051 14.814 0.191 . | . | . | . | 12 0.007 -0.020 14.817 0.252 .*| . | .*| . | 13 -0.114 -0.123 15.584 0.272 . | . | . | . | 14 0.010 0.026 15.590 0.339 .*| . | . | . | 15 -0.080 -0.039 16.002 0.382 .*| . | **| . | 16 -0.098 -0.218 16.658 0.408

Putem observa ca exista corelatie intre erori, intrucat primii doi coeficienti de autocorelatie sunt semnificativi (probabilitatea obtinuta este mai mica 5%).

Histograma

0

2

4

6

8

10

12

14

16

-5000 0 5000 10000

Series: ResidualsSample 1 35Observations 35

Mean -1.68e-12Median -651.1916Maximum 12197.40Minimum -7247.566Std. Dev. 3910.445Skewness 1.048302Kurtosis 4.881685

Jarque-Bera 11.57404Probability 0.003067

Pentru a vedea daca reziduurile prezinta o distributie normala, vom folosi testul statistic Jarque-Bera. Coeficientul rezultat in urma testului este semnificativ (3% < 5%), ceea ce indica faptul ca vom respinge ipoteza nula: erorile nu urmeaza o distributie normala.

Testul White

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 0.705109 Prob. F(5,29) 0.6242Obs*R-squared 3.793759 Prob. Chi-Square(5) 0.5795Scaled explained SS 6.154941 Prob. Chi-Square(5) 0.2914

Varianta reziduurilor se poate analiza aplicand testul White din Eviews6, care verifica heteroscedasticitatea erorilor. In cazul nostru, datorita faptului ca valoarea testului statistic White = 3.79 > valoarea tabelara pentru χ2

(95%, 2), de 1.96. Astfel, ipoteza nula se accepta, deci nu exista heteroscedasticitate in cazul erorilor modelului.

4. Concluzii pentru modelul cu doua variabile factor

In urma analizelor si testelor efectuate asupra modelului, se constata ca PIB-ul este explicat in proportie de 88.12% ( valoarea lui R2) de variabilele exogene ConsG si Expn, si ca exista o legatura liniara intre cele trei variabile (ilustrata de norul de puncte). Valoarea lui R2 a scazut datorita existentei multicoliniaritatii intre variabilele exogene (coeficientul de corelatie = 0.56).

Testul Chow indica stabilitatea estimatorilor variabilelor ConsG si Expnet, iar testele asupra reziduurilor (Corelograma, Histograma – testul Jarque-Bera, testul White) arata faptul ca erorile sunt corelate (covarianta ≠ 0), nu urmeaza o distributie normala si nu sunt heteroscedastice.

In concluzie, putem afirma ca modelul considerat trebuie urmarit cu precautie, validitatea sa nefiind confirmata de testele aplicate.

Concluzii

Modelul considerat in studiu a pornit de la legatura data de relatia:

Produs Intern Brut = Consum Privat + Consumul Guvernamental + Investitii + Exporturi Nete,

Avand in vedere ca factorii Investitii si Consum privat pot fi determinati de o serie mai larga de factori, dintre care unii mai putin cuantificabili, deci mai greu de controlat si previzionat, ne-am limitat la alegerea variabilelor exogene Consum Guvernamental si Exporturi Nete care sunt influentate de mai putini factori si sunt mai usor de previzionat.

Analiza s-a facut pe baza celor 35 de observatii culese, reprezentand tari aflate in stadii diferite de dezvoltare (foarte dezvoltate, dezvoltate si mediu dezvoltate). Valorile datelor culese sunt exprimate in pps / cap de locuitor.

In urma analizelor si testelor efectuate asupra modelului cu o variabila exogena (ConsG), se constata ca PIB-ul este explicat in proportie de 95.96% (valoarea lui R2) de variabila exogena ConsG, si ca exista o legatura liniara intre cele doua variabile (ilustrata de norul de puncte). Valoarea foarte ridicata a lui R2

confirma de asemenea puterea si directia legaturii liniare intre cele doua variabile.

Stabilitatea estimatorului variabilei ConsG este indicata de testul Chow, iar testele aplicate asupra reziduurilor (Corelograma, Histograma – testul Jarque-Bera, testul White) arata faptul ca erorile nu sunt corelate (coeficienti de autocorelatie nesemnificativi, covarianta = 0), urmeaza o distributie normala si sunt heteroscedastice.

In concluzie, putem afirma ca modelul considerat este valid.

Din punct de vedere economic, la o crestere a Consumului Guvernamental cu 1 unitate, PIB-ul va creste cu 5.091237 unitati, datorita existentei unei legaturi liniare directe intre cele doua variabile.

In urma analizelor si testelor efectuate asupra modelului cu doua variabile exogene (ConsG si Expnet), se constata ca PIB-ul este explicat in proportie de 88.12% (valoarea lui R2) de variabilele exogene si ca exista o legatura liniara directa (ilustrata de norul de puncte) intre cele trei variabile considerate. Valoarea lui R2 a scazut datorita existentei multicoliniaritatii intre variabilele exogene (coeficientul de corelatie = 0.5846).

Testul Chow indica stabilitatea estimatorilor variabilelor ConsG si Expnet, iar testele asupra reziduurilor (Corelograma, Histograma – testul Jarque-Bera, testul White) arata faptul ca erorile sunt corelate (, doi dintre coeficientii de autocorelatie sunt semnificativi, covarianta ≠ 0), nu urmeaza o distributie normala si nu sunt heteroscedastice.

Valorile rezultate in urma testelor F si t arata ca estimatiile estimatorilor obtinute sunt semnificative din punct de vedere statistic, insa datorita faptului ca erorile aferente acestui model nu sunt identic si independent distribuite, testele nu au relevanta.

Totodata, multicoliniaritatea surprinsa intre variabilele exogene ale modelului ridica semne de intrebare in ceea ce priveste proportia reala de influenta a oscilatiei unei variabile in oscilatia PIB-ului.

In concluzie, putem afirma ca modelul considerat trebuie urmarit cu precautie, validitatea sa nefiind confirmata de testele aplicate.

Din punct de vedere economic, Exporturile Nete nu influenteaza doar PIB-ul ci si Consumul Guvernamental (influenta observata si in analiza econometrica, coeficientul de corelatie ilustrand o legatura medie intre cele doua variabile exogene). Drept urmare, o crestere a Exporturilor Nete duce la o crestere a PIB-ului, dar si la o crestere a Consumului Guvernamental care, la randul lui, creste PIB-ul. Aceasta influenta suprapusa a variabilelor exogene ne cere sa analizam rezultatele obtinute de pe urma modelului cu mari rezerve in ceea ce priveste conformitatea lui.