ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE CONTABILITATE SI INFORMATICA DE GESTIUNE

Studiu privind productia de cereale in cadrul a 30 de state

DUMITRASCU ANDREEA MIRELA AN III,Seria A,Grupa 642

BUCURESTI 2012 IntroducereUna dintre cele mai vechi forme de activitate uman cu un rol vital n economia mondial prin resursele economice asigurate este agricultura a constituit ramura principal de la nceputurile civilizaiei. Ea asigur cea mai mare parte a alimentelor; materiale necesare pentru mbrcminte i alte materii prime pentru industrii.Jumtate din populaia globului lucreaz n agricultur. Exist ns mari diferene ntre rolul jucat de agricultur n diferite zone ale planetei. n rile aflate n curs de dezvoltare, ca de exemplu Nepalul, aproximativ 90% din populaie lucreaz pmntul. In rile industrializate ale Marii Britanii i Statelor Unite, doar aproximativ 2% din populaia activ se ocup cu agricultura.Obiectivele acestei analizei sunt : S construiesc modelul econometric ce descrie legtura dintre cele 7 variabile.Sa estimez si sa validez acest model.Sa efectuez o estimare a valorii variabilelor pentru urmatoarea perioad, pe baza modelui anterior

In cadrul acestui proiect imi propun sa gasesc corelatia dintre nivelul productiei de cereale si nivelul suprafetei agricole,al suprafetei de pamant,al numarului de tractoare,al precipitatiilor medii, al cantitatii de ingrasamant si al emisiilor de CO2 a 30 de state din perioada anului 2008 si in final sa observ ce variabila/variabile a /au influentat productia de cereale.Pe parcursul analizei am mai redus din variabile obtinand un model valid cu variabile semnificative.Modelul econometric il voi constitui pe baza datelor obtinute de pe site-ul http://databank.worldbank.org/ddp/home.do?Step=3&id=4.Am luat n calcul ca variabil de explicat - producia agricol de cereale-Yiar ca variabile explicative: suprafaa agricol exprimat n km patrati-X1 suprafata de pamant exprimata in km patrati-X2 masini agricole- numarul tractoarelor X3 precipitatiile medii exprimate in mm/an.-X4 cantitatea de ingrasamant-X5 emisiile de CO2.-X6Variabilele X1 , X2, X3, X4, X5 si X6 sunt variabile independente. Variabila Y este dependent de x1 i x2. Vom determina n ce msur X1, X2,X3,x4,X5 si X6 influeneaz variaia lui Y.Modelul econometric este de forma:Yt = + 1 * X1 + 2 * X2 +3 * X3 + 4 * X4 + 5 * X5 + 6 * X6 + t.

Datele culese sunt urmatoarele:TaraYt-productia de cerealeX1-pamantul agricolX2-suprafata de pamantX3-nr.tractoarelorx4-precipitatiile mediix5-ingrasamintex6-emisii co2

Albania408111810274007438148538,41,3

Aregentina392714100002736690059138,84,8

Australia169741728807682300053433,918,6

Austria6813317108245001110109,68,1

Belgia88861373030280084749,89,8

Brazilia38312647000845942001782165,72,1

Bulgaria4094510101086105310060881,76,6

China5524522544093274803E+066454685,3

Columbia4154426140110950002612192,41,5

Croatia6641128805596001113387,65,3

Franta72902931905476600867146,15,9

Germania71191692203486300700160,49,6

Grecia4404822901289000652143,88,7

Ungaria56665790089610058994,25,4

Iraq73494500437370021643,83,4

Japonia62634628036450001668278,29,5

Mexic345410290201943950075244,74,3

Moldova320324810328903598445012,51,3

Polonia32171615403042202E+06600190,45,3

Portugalia359837320914700854236,55,3

Romania32471354602299002E+0563745,64,4

Rusia23882154940163768704E+0546015,912

Slovenia547349202014001162283,67,2

Spania35762814204988001E+06636106,45,3

Suedia4820309304103400624142,17,2

Ucraina34874129205793203E+0556532,85,3

Turcia24873912207696301E+0659388,74

Luxemburg6106131025906446934376,721,5

Olanda833219290337600778269,110,6

Slovacia51751937048100213728241304

Estimarea i validarea modelului econometricTestarea validitii modelului cu ajutorul testului Fisher-FPentru testarea validitatii modelului se formuleaza cele doua ipoteze statistice:H0:model nevalid statistic, cu alternativaH1:model valid statisticStatistica utilizata pentru a decide care dintre ipoteze se accepta este :F calc = s2y/x/s2e . Dac Fcalc F,k,n-k-1, atunci se accept H0 i deci modelul nu este valid; Dac Fcalc>F,k,n-k-1, atunci se respinge H0, se accept H1, deci modelul este valid

ANOVA

dfSSMSFSignificance F

Regression641798867,76966477,9572,4258390610,057826013

Residual2366050957,62871780,766

Total29107849825

Din analiza ANOVA observam ca: F calc=2,425839061 si Significance F=0,057826013 rezulta ca Fcalc > Significance F respectiv 2,425839061 > 0,057826013 asadar modelul de regresie construit este valid pentru o probabilitate de cel mult 100 5,8 = 94,2% < 95%, nu poate fi utilizat pentru analiza dependentei dintre variabilele precizate.Am continuat prin a elimina dintre variabilele independete.Am eliminat variabila X2-suprafata de pamant .

Analiza ANOVA obtinuta este urmatoarea:

ANOVA

dfSSMSFSignificance F

Regression5406659478133189,412,9054075280,034444679

Residual2467183878,32799328,263

Total29107849825

In acest caz avem Fcalc > Significance F respectiv 2,905407528 > 0,034444679 deci se respinde H0, se accept H1, deci modelul este valid pentru o probabilitate de cel mult 100 3,4= 96,6% > 95% si poate fi utilizat pentru analiza dependentei dintre variabilele precizate.

Am mai eliminat variabila X3-numarul tractoarelor si am obtinut urmatorul tabel ANOVA:

ANOVA

dfSSMSFSignificance F

Regression440256762,0210064190,53,7223459060,01647394

Residual2567593063,352703722,534

Total29107849825,4

Observam ca Fcalc > Significance F respectiv 3,722345906>0,01647394 deci se respinde H0, se accept H1, deci modelul este valid pentru o probabilitate de cel mult 100 1,6= 98,4% > 95% si poate fi utilizat pentru analiza dependentei dintre variabilele precizate.Am ajuns la concluzia ca cel mai bun model este acesta ultimul deoarece este valid,are cea mai mare probabilitate si din analiza celorlalte outputuri este cel mai bun. In acest model am ca si variabile independente suprafata agricola, precipitatiile medii, cantitatile de ingrasamant si emisiile de CO2.Ecuatia modelului econometric final este:Yt = + 1 * X1 + 2 * X2 +3 * X3 + 4 * X4 + t, respectivYt= 2855,485626 -0,000523753 *X1+ 0,572563044 * X2 + 6,79410229* X3 +95,49516331 * X4 + t.

Testarea semnificatiei parametrilor In aplicarea procesului de testare a semnificatiei statistice a parametrilor modelului se parcurg urmatoarele etape:-se stabilesc ipotezele statistice;-se stabileste repartitia in baza careia se efectueaza testarea;-se calculeaza valoarea testului statistic;-se compara cele doua valori ale statisticii F.Ipotezele:H0:i = 0 = 0H1: i 0 0Regula de decizie este urmatoarea :Dac |tcalc|tcritic, se respinge H0, parametrul fiind semnificativIn cazul de fata t critic = t/2,n-k-1=t0,025,25=TINV(0,05;25)= 2,059538553Pentru avem:t calc=3,34763 >t critic=2,05953 asadar parametrul este semnificativPentru 1 avem: t calc= -2,142636 t critic =2,05953 rezulta ca parametrul este semnificativPentru 4 avem:tcalc=1,31654 < t critic =2,05953 rezulta ca parametrul este nesemnificativ.Testarea semnificatiei parametrilor se mai poate realiza comparand valorile lui P-value cu 0,05.Din aceasta analiza observam:Pentru termenul liber P-value=0,002581932