Концепция развития денежной системы России в условиях модернизации национальной экономики (1142192), страница 62
Текст из файла (страница 62)
Errort-StatisticProb.LOG(M2_US_)C0.6187463.9623170.0646870.5784929.5652946.8493940.00000.0001R-squaredAdjusted R-squared0.9104430.900492Mean dependent varS.D. dependent varS.E. of regression0.039634Sum squared resid0.014138Log likelihoodF-statisticProb(F-statistic)21.0041791.494860.0000059.4945780.125643Akaike info criterion 3.455305Schwarz criterion3.382960Hannan-Quinn criter. 3.500908Durbin-Watson stat0.512480Forecast: GDP_US_FActual: GDP_US_Forecast sample: 2002 2012Included observations: 11Root Mean Squared ErrorMean Absolute ErrorMean Absolute PercentageErrorTheil Inequality CoefficientBias ProportionVariance ProportionCovariance Proportion465.3187405.45923.0866230.0172760.0001700.0005600.999269Источник: составлено автором319ПРИЛОЖЕНИЕ Е(обязательное)Алгоритм вычисления коэффициента эластичности между ростом объемаразличных денежных агрегатов и ростом ВВП в ФРГВычисление коэффициента эластичности между ростом объема денежногоагрегата М1 и ростом ВВП: для того, чтобы найти степенное уравнение регрессиимежду зависимой переменной «ВВП ФРГ, в текущих ценах, млрд евро» и независимой переменной «денежный агрегат M1 ФРГ, в млрд евро», обозначим их символами, соответственно, как GDP_GE и M1_GE, а затем прологарифмируем и решим линеаризованное уравнение регрессии с помощью статистической программы EViews.
В связи с гетероскедастичностью остатков решение придется выполнить обобщенным МНК. Подробный вывод данных по решению данного уравнения регрессии представлен в таблице Е.1 Приложения Е.В результате мы получили в логарифмическом виде следующее уравнениерегрессии:LOG(GDP_GE)= 6,132+0,243*LOG(M1_GE).(Е.1)Все коэффициенты уравнения у нас получились статистически значимыми с0,05 уровнем надежности, а коэффициент детерминации R-squared оказался равен0,988, то есть изменения независимой переменной M1_GE в 98,8% случаев объясняют динамику зависимой переменной GDP_GE.После потенцирования получаем следующее степенное уравнение регрессии:GDP_GE=460,28*M1_GE0,243.(Е.2)Последнее уравнение можно интерпретировать следующим образом: в период с 2002 г. по 2012 г.
рост объема денежного агрегата М1 на 1,0% приводил кросту объема ВВП ФРГ на 0,243% (коэффициент эластичности) при исходномуровне (его трактуют как гипотетическую величину ВВП, независимую от М1),равном 460,28 млрд евро320Вычисление коэффициента эластичности между ростом объема денежногоагрегата М2 и ростом ВВП: для того, чтобы найти степенное уравнение регрессиимежду зависимой переменной «ВВП ФРГ, в текущих ценах, млрд евро» и независимой переменной «денежный агрегат M2 ФРГ», обозначим их символами, соответственно, как GDP_GE и M2_GE, а затем прологарифмируем и решим линеаризованное уравнение регрессии с помощью статистической программы EViews.Подробный вывод данных по решению данного уравнения регрессии представлен в таблице Е.2 Приложения Е.В результате мы получили в логарифмическом виде следующее уравнениерегрессии:LOG(GDP_GE)= 4,604+0,426*LOG(M2_GE).(Е.3)Все коэффициенты уравнения у нас получились статистически значимыми с0,05 уровнем надежности, а коэффициент детерминации R-squared оказался равен0,964, то есть изменения независимой переменной M2_GE в 96,4% случаев объясняют динамику зависимой переменной GDP_GE.После потенцирования получаем следующее степенное уравнение регрессии:GDP_GE= 99,93*M2_GE0,426.(Е.4)Последнее уравнение можно интерпретировать следующим образом: в период с 2002 г.
по 2012 г. рост объема денежного агрегата М2 на 1,0% приводил кросту объема ВВП ФРГ на 0,426 % (коэффициент эластичности) при исходномуровне (его трактуют как гипотетическую величину ВВП, независимую от М2),равном 99,93 млрд евро.321Таблица Е.1 – Решение степенного уравнения регрессии, показывающегозависимость роста ВВП ФРГ от роста объема денежного агрегата М1Dependent Variable: LOG(GDP_GE_)/LOG(M1_GE_)Method: Least SquaresDate: 05/24/13 Time: 10:32Sample: 2002 2012Included observations: 11VariableCoefficientStd.
Errort-StatisticProb.6.1318340.2430470.2218070.03306427.644877.3507160.00000.00001/LOG(M1_GE_)CR-squaredAdjusted R-squaredS.E. of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-statistic)0.9883610.9870670.0044310.00017745.10475764.23880.000000Mean dependent varS.D. dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionHannan-Quinn criter.Durbin-Watson statForecast: GDP_GE_FActual: GDP_GE_Forecast sample: 2002 2012Included observations: 11Root Mean Squared ErrorMean Absolute ErrorMean Absolute Percentage ErrorTheil Inequality CoefficientBias ProportionVariance ProportionCovariance Proportion64.2723550.666612.1266950.0135530.0001140.0208310.979055Источник: составлено автором1.1563600.038967-7.837228-7.764883-7.8828311.658131322Таблица Е.2 – Решение степенного уравнения регрессии, показывающегозависимость роста ВВП ФРГ от роста объема денежного агрегата М2Dependent Variable: LOG(GDP_GE_)Method: Least SquaresDate: 05/23/13 Time: 10:42Sample: 2002 2012Included observations: 11VariableCoefficientStd.
Errort-StatisticProb.0.4256754.6044400.0273360.20309715.5720522.671110.00000.0000LOG(M2_GE_)CR-squaredAdjusted R-squaredS.E. of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticProb(F-statistic)0.9642130.9602370.0149610.00201531.72066242.48880.000000Mean dependent varS.D. dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionHannan-Quinn criter.Durbin-Watson statForecast: GDP_GE_FActual: GDP_GE_Forecast sample: 2002 2012Included observations: 11Root Mean Squared ErrorMean Absolute ErrorMean Absolute Percentage ErrorTheil Inequality CoefficientBias ProportionVariance ProportionCovariance Proportion32.3965222.742790.9589460.0068300.0000430.0078640.992093Источник: составлено автором7.7663000.075028-5.403757-5.331412-5.4493601.823661323ПРИЛОЖЕНИЕ Ж(обязательное)Алгоритм вычисления коэффициента эластичности между ростом объемаразличных денежных агрегатов и ростом ВВП в КНРВычисление коэффициента эластичности между ростом объема денежногоагрегата М0 и ростом ВВП: для того, чтобы найти степенное уравнение регрессиимежду зависимой переменной «ВВП КНР, в текущих ценах, млрд юаней» и независимой переменной «денежный агрегат M0 КНР, в млрд юаней», обозначим ихсимволами, соответственно, как GDP_CN и M0_CN, а затем прологарифмируем ирешим линеаризованное уравнение регрессии с помощью статистической программы EViews.
Подробный вывод данных по решению данного уравнения регрессии представлен в таблице Ж.1 Приложения Ж.В результате мы получили в логарифмическом виде следующее уравнениерегрессии:LOG(GDP_CN)= 1,263*LOG(M0_CN).(Ж.1)Коэффициент регрессии в уравнении у нас получился статистически значимым с 0,05 уровнем надежности, а коэффициент детерминации R-squared оказалсяравен 0,992, то есть изменения независимой переменной M0_CN в 99,2% случаевобъясняют динамику зависимой переменной GDP_ CN. Заметим, что данноеуравнение у нас без константы, поскольку последняя оказалась статистически незначимой.После потенцирования получаем следующее степенное уравнение регрессии:GDP_CN =M0_CN1,263.(Ж.2)Последнее уравнение можно интерпретировать следующим образом: в период с 2002 г.
по 2012 г. рост объема денежного агрегата М0 на 1,0% приводил к324росту объема ВВП на 1,263%(коэффициент эластичности) при нулевом исходномуровне.Вычисление коэффициента эластичности между ростом объема денежногоагрегата М1 и ростом ВВП: для того, чтобы найти степенное уравнение регрессиимежду зависимой переменной «ВВП КНР, в текущих ценах, млрд юаней» и независимой переменной «денежный агрегат M1 КНР», обозначим их символами, соответственно, как GDP_CN и M1_CN, а затем прологарифмируем и решим линеаризованное уравнение регрессии с помощью статистической программы EViews.Подробный вывод данных по решению данного уравнения регрессии представлен в таблице Ж.2 Приложения Ж.В результате мы получили в логарифмическом виде следующее уравнениерегрессии:LOG(GDP_CN)= 1,052*LOG(M1_CN).(Ж.3)Коэффициент регрессии в уравнении у нас получился статистически значимым с 0,05 уровнем надежности, а коэффициент детерминации R-squared оказалсяравен 0,980, то есть изменения независимой переменной M1_CN в 98,0% случаевобъясняют динамику зависимой переменной GDP_ CN.
Заметим, что данноеуравнение у нас без константы, поскольку последняя оказалась статистически незначимой.После потенцирования получаем следующее степенное уравнение регрессии:GDP_CN= aM1_CNb =M1_CN1,052.(Ж.4)Последнее уравнение можно интерпретировать следующим образом: в период с 2002 г. по 2012 г. рост объема денежного агрегата М1 на 1,0% приводил кросту объема ВВП КНР на 1,052 % (коэффициент эластичности) при нулевом исходном уровне.Вычисление коэффициента эластичности между ростом объема денежногоагрегата М2 и ростом ВВП: для того, чтобы найти степенное уравнение регрессиимежду зависимой переменной «ВВП КНР, в текущих ценах, млрд юаней» и независимой переменной «денежный агрегат M2 КНР, в млрд юаней», обозначим их325символами, соответственно, как GDP_CN и M2_CN, а затем прологарифмируем ирешим линеаризованное уравнение регрессии с помощью статистической программы EViews. Подробный вывод данных по решению данного уравнения регрессии представлен в таблице Ж.3 Приложения Ж.В результате мы получили в логарифмическом виде следующее уравнениерегрессии:LOG(GDP_CN)= 0,952*LOG(M2_CN).(Ж.5)Коэффициент регрессии в уравнении у нас получился статистически значимым с 0,05 уровнем надежности, а коэффициент детерминации R-squared оказалсяравен 0,985, то есть изменения независимой переменной M2_CN в 98,5% случаевобъясняет динамику зависимой переменной GDP_ CN.
Заметим, что данное уравнение у нас без константы, поскольку последняя оказалась статистически незначимой.После потенцирования получаем следующее степенное уравнение регрессии:GDP_CN= M2_CN0,952.(Ж.6)Последнее уравнение можно интерпретировать следующим образом: в период с 2002 г. по 2012 г. рост объема денежного агрегата М2 на 1,0% приводил кросту ВВП с КНР на 0,952 % (коэффициент эластичности) при нулевом исходномуровне.326Таблица Ж.1 – Решение степенного уравнения регрессии, показывающегозависимость роста ВВП КНР от роста объема денежного агрегата М0Dependent Variable: LOG(GDP_CN_)Method: Least SquaresDate: 05/24/13 Time: 16:15Sample: 2002 2012Included observations: 11VariableLOG(M0_CN_)R-squaredAdjusted R-squaredS.E.
of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-Watson statCoefficientStd. Errort-StatisticProb.1.2625930.001736727.31980.00000.9915290.9915290.0463150.02145118.710960.560648Mean dependent varS.D. dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionHannan-Quinn criter.Forecast: GDP_CN_FActual: GDP_CN_Forecast sample: 2002 2012Included observations: 11Root Mean Squared ErrorMean Absolute ErrorMean Absolute Percentage ErrorTheil Inequality CoefficientBias ProportionVariance ProportionCovariance ProportionИсточник: составлено автором1017.930738.98763.1546860.0162880.0204880.0056310.97388110.145510.503227-3.220174-3.184002-3.242976327Таблица Ж.2 – Решение степенного уравнения регрессии, показывающегозависимость роста ВВП КНР от роста объема денежного агрегата М1Dependent Variable: LOG(GDP_CN_)Method: Least SquaresDate: 05/24/13 Time: 16:24Sample: 2002 2012Included observations: 11VariableCoefficientStd.
Errort-StatisticProb.1.0524980.002228472.32230.0000LOG(M1_CN_)R-squaredAdjusted R-squaredS.E. of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-Watson stat0.9799140.9799140.0713190.05086413.962351.198663Mean dependent varS.D. dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionHannan-Quinn criter.Forecast: GDP_CN_FActual: GDP_CN_Forecast sample: 2002 2012Included observations: 11Root Mean Squared ErrorMean Absolute ErrorMean Absolute Percentage ErrorTheil Inequality CoefficientBias ProportionVariance ProportionCovariance Proportion2398.3251786.7515.5117570.0377080.0309910.2954770.673532Источник: составлено автором10.145510.503227-2.356791-2.320618-2.379592328Таблица Ж.3 – Решение степенного уравнения регрессии, показывающегозависимость роста ВВП КНР от роста объема денежного агрегата М2Dependent Variable: LOG(GDP_CN_)Method: Least SquaresDate: 05/24/13 Time: 16:30Sample: 2002 2012Included observations: 11VariableCoefficientStd.
Errort-StatisticProb.0.9517750.001723552.25700.0000LOG(M2_CN_)R-squaredAdjusted R-squaredS.E. of regressionSum squared residLog likelihoodDurbin-Watson stat0.9853080.9853080.0609970.03720615.682150.842948Mean dependent varS.D. dependent varAkaike info criterionSchwarz criterionHannan-Quinn criter.Forecast: GDP_CN_FActual: GDP_CN_Forecast sample: 2002 2012Included observations: 11Root Mean Squared ErrorMean Absolute ErrorMean Absolute Percentage ErrorTheil Inequality CoefficientBias ProportionVariance ProportionCovariance Proportion2003.0341590.6254.9908190.0315610.0235190.3751700.601311Источник: составлено автором10.145510.503227-2.669482-2.633310-2.692284329ПРИЛОЖЕНИЕ И(обязательное)Таблица И.1 – Решение степенного уравнения регрессии, показывающегозависимость роста ВВП РФ от роста объема банковских кредитов, выданныхбанкам РФDependent Variable: LOG(GDP_RU_)Method: Least SquaresDate: 05/23/13 Time: 10:09Sample: 2002 2012Included observations: 11VariableCoefficientStd.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
