Для анализа и моделирования мы рассмотрели макроэкономические показатели Дании за период с 2004 по 2015 г. Исходные данные взяты с сайта ec.europa.eu.
В качестве факторов, предположительно влияющих на величину ВВП, млн.$ (Y), были рассмотрены следующие: численность безработных, тыс. чел. (Х1), коэффициент Джини (Х2), индекс глобальной конкурентоспособности (Х3), сальдо торгового баланса, млн.$ (Х4), расходы федерального бюджета, млн.$ (Х5), индекс потребительских цен (Х6).
Для первичного анализа и выбора формы зависимости между ВВП и определяющими его факторами нами были построены диаграммы рассеяния, показавшие линейную зависимость результирующего показателя и соответствующих независимых переменных.
Для подтверждения влияния каждого фактора на ВВП были рассчитаны коэффициенты парной корреляции, отражающие тесноту связи. Решение принималось по следующему правилу: если коэффициент корреляции по абсолютной величине оказывался больше принятого порогового значения 0,3, то считалось целесообразным включение фактора в модель. В противном случае влияние фактора на ВВП признавалось недоказанным. Наши расчеты показали, что абсолютные значения коэффициентов парной корреляции колеблются от минимального 0,36 (с фактором Х4), до максимального 0,91 (с фактором Х5). Таким образом, было статистически подтверждено влияние на ВВП всех независимых переменных, отобранных в результате содержательного анализа.
Для проверки независимости факторов, включаемых в модель, была построена матрица их парных корреляций. Анализ последней показал сильную положительную корреляцию факторов Х2 и Х6 (0,91) и сильную отрицательную корреляцию Х3 и Х6 (- 0,94), что свидетельствовало о нецелесообразности одновременного включения в модель названных пар факторов.
Далее мы построили и проанализировали линейные эконометрические модели со всеми возможными сочетаниями отобранных независимых факторов. Наилучшей из них оказалась модель, отражающая влияние на ВВП расходов федерального бюджета. Коэффициент детерминации для нее составил 83,2 %, т.е. доля дисперсии ВВП, объясненная влиянием названного фактора, – 83,2 %. Факторы же, не включенные в модель, определяют лишь 16,8 % дисперсии ВВП. Статистическая значимость фактора Х5 подтверждена высоким значением критерия Стьюдента (7,05), что существенно превышает пороговое значение (2,23). Статистическую значимость модели в целом подтвердил и критерий Фишера.