ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE BUCURESTIFACULTATEA DE MANAGEMENT

PROIECTECONOMETRIE

STANICIOIU ANA-MARIAGRUPA 135, SERIA B

1.Prezentarea problemei

ANULINVESTITIA NETA IN AGRIGULTURA(mil lei)PRODUCTIA IN AGRICULTURA(MIL LEI)

11297.729149.5

23167.933385.8

32093.743039.8

41196.355567.1

51502.349622.9

61954.952140.8

72192.254612.3

83345.573276.6

92919.567468.3

102659.864441

113285.173023.8

123362.472014.5

132414.77574055.6

ANULINVESTITIA NETA IN AGRIGULTURA(euro)PRODUCTIA IN AGRICULTURA (euro)

1499.115384611211.34615

21015.35256410700.57692

3558.3211477.28

4295.38271613720.2716

541513707.98343

6555.369318214812.72727

7658.318318316400.09009

8909.103260980.60316485

9690.189125315949.95272

10631.781472715306.65083

11776.619385317263.30969

12755.595505616183.03371

13547.568027216792.65306

Agricultura este tiina, arta sau practica care se ocup cu procesul producerii de hran vegetal i animal, fibre, respectiv diverse materiale utile prin cultivarea sistematic a anumitor plante i creterea animalelor.Termenul deagriculturprovine din cuvintele dinlatinagr idesemnndcmpiculturansemnndcultivare, n sensul de prelucrare mecanic i chimic asoluluipentru a fi apt pentru cultivarea plantelor. n termenul generic deagriculturse regsesc tiine i ocupaii distincte, aa cum sunt: Acvacultura, care se ocup cu creterea plantelor i a animalelor care triesc nap, n special nmriioceane; Agrofitotehnia, care se ocup de cultura plantelor de cmp, aplantelor furajerei aplantelor tehnice; Apicultura, domeniu care se ocup cu cretereaalbinelorpentru obinerea demiereicear, avnd i importantul rol depolenizarea plantelor aflate n zona de cretere a albinelor; Avicultura, domeniu al agriculturii care se ocup cu cretereapsrilor; Horticultura, care se ocup cu selecionarea i creterealegumelor,pomilor fructiferi,viei,arbutilor fructiferiidecorativi,florilor,plantelor ornamentale,plantelor tropicalei aplantelor deser; Moluscocultura, care se ocup de cretereamolutelor, attterestre, aa cum sunt melcii comestibili, dar i a moluteloracvatice, aa cum ar fiscoicile; Piscicultura, care se ocup de creterea petilor n diferite condiii, dar i n sistem industrial; Sericicultura, care se ocup de creterea viermilor de mtase; Silvicultura, care se ocup cu studiul, creterea, exploatarea i protejareaarborilorce formeazpdurile, controlul i proteciafauneiifloreidin pduri; Zootehnia, domeniu care se ocup de creterea animalelor domestice, mai exact amamiferelorde uscatdomesticite, n scopul obinerii delapte,carne,lnipieisaublnuri.Productia este activitatea depusa de oameni cu scopul de a transforma resursele disponibile din societate corespunzator nevoilor lor, uramarind crearea de bunuri si servici menite a intra in consum, in vederea satisfacerii diferitelor categorii de trebuinte.

2. Definirea modelului de regresie simpl liniar2.1- Forma, variabilele i parametrii modelului de regresie In cazul nostru modelul econometric este unul unifactorial dat fiind faptul ca avem o influentaa variabilei rezultative y Manuale scolare tiparite dupa limba de predare - de catre unfactor determinant x Investitii nete in Invatamant .Pornind de la datele aplicaiei se poate construi un model econometric unifactorial de forma:

unde: y = valorile reale ale variabilelor dependente;x = valorile reale ale variabilelor independente; =variabila rezidual, reprezentnd influenele celorlali factori ai variabileiy, nespecificain model, considerai factori ntmpltori, cu influene nesemnificative asupra variabileiy Analiza datelor din tabel, n raport cu procesul economic descris conduce la urmtoarea specificare a variabilelor: y= Manuale scolare tiparite dupa limba de predare (endogen) variabila independenta;x= Investitii nete in Invatamant (exogen) variabila dependenta respectiv factorul considerat prinipoteza de lucru cu influena cea mai puternic asupra variabileiIdentificareamodeluluiunifactorialconstnalegereauneifunciicaresaproximeze valorile variabilei endogene y numai n funcie de valorile variabilei exogene x.Aplicaia aleas de mine conine ca variabil efect, manuale scolare tiparite dupa limba de predare , care este data de ecuaia de regresie

unde:x= Investitii nete in Invatamant In baza acestei reprezentari grafice de la punctu b. se poate vedea clar o legatura liniara intrecele doua variabile astfel modelul devine un model unifactorial liniar. Si dat fiind ca dependentvariabilei endogene y consumul mediu fata de valorile variabilei exogene x venitul mediu se realizeaza in aceeasi perioada de timp modelul devine un model unifactorial liniar static

2.2- Reprezentarea grafic a modelului legturii dintre variabileProcedeul cel mai des folosit, n cazul unui model unifactorial, l constituie reprezentareagrafic acelor dou iruri devalori cu ajutorul corelogramei. Corelogramacare reprezinta legtura ntre investiiile nete n domeniul agriculturii i producia n acest domeniu.

3. Estimarea parametrilor modelului i interpretarea acestora3.1- Estimarea punctual a parametrilorDeoareceparametrii modelului sunt necunoscuti,valorileacestora sepot estima cuajutorulmai multor moment, in mod curent fiind folosita M.C.M.M.P. Utilizarea metodei porneste de la urmatoarea relatie:

X MEDIU639.05501

Y MEDIU13354.345

xiyixy(x-x)(y-y)

499.115384611211.34615249116.1672125694282.619583.0984592442

1015.35256410700.576921030940.829114502346.51522507227043716

558.3211477.28311721.2224131727956.2311721.223523371.2

295.38271613720.271687250.94894188245852.987250.949133902.64

41513707.98343172225187908809.650200.646125060.48

555.369318214812.72727308435.0796219416889.37003.29432126880.3

658.318318316400.09009433383.0082268962955371.07529276566.1

909.103260980.60316485826468.73896496.870184154884030176192209

690.189125315949.95272476361.0287254400991.72614.69826737182

631.781472715306.65083399147.8292234293559.752.9042873811500

776.619385317263.30969603137.6697298021861.518923.95815280009

755.595505616183.03371570924.568126189058013581.6888001482.6

547.568027216792.65306299830.7444281993196.88369.867311821966

8307.715078173606.47865768942.8352567065779307654425248666287

b0=[yix-xixiyi]/[nx-(xi)]

b0=167531.7112

b1=(xiyi-n*xm*ym)/(x-n*xm)

b1= - 8,10

3.2- Estimarea parametrilor prin interval de ncredere

-Intervalul de incredere pentru a

Pasul 1 Aflam valuarea tabelara a testului folosit Esantionul contine 13 observatii , deci se va folosi testul t bilateral

Pasul 2 Calculam abaterea medie patratica a erorilor din esantion (eroarea standard )= 4757Pasul 3 Calculam eroarea standard a parametrului a = 6518Pasul 4 Pentru o probabilitate de 95 % exista suficiente evidente statistice pentrru a afirma ca estimatorul provine din a ( 4575,6518)-Intervalul de incredere pentru

Pasul 1 Aflam valuarea tabelara a testului folosit Esantionul contine 13 observatii , deci se va folosi testul t bilateral

Pasul 2 calculam abaterea medie patratica a erorilor din esantion (eroarea standard) = 4757Pasul 3 Calculam eroarea standard a parametrului

=27115

5. Aplicarea analizei de tip ANOVA pentru validitatea modelului de regresie simplu i interpretarea rezultatelor.ANOVA

dfSSMSFSignificance F

Regression155912.4254455912.425441.5225810.2429433

Residual11403943.536722.13636

Total12459855.9254

CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Lower 95.0%Upper 95.0%

Intercept839.3035488170.76678984.9149108540.0004606463.448381215.158719463.44837881215.158719

X Variable 1-0.0149950110.012152247-1.2339290720.2429433-0.0417420.011751905-0.041741930.011751905

Se observa ca raportul F este obtinut prin mpartirea Mediei patratice (MS) intergrup la media patratica (MS) intragrup. Fiecarei medii patratice i corespunde anumite grade de libertate. n cazul problemei date, se observa citind din tabelul sumar ANOVA ca MS intergrup are 1 df (doua grade de libertate), iar MS intragrup are 11 df.4.Testarea semnificaiei corelaiei i a parametrilor modelului de regresie 4.1-Testarea semnificatiei corelatiei Vom testa semnificatia corelatiei prin indicatorul r y/x (coeficientul de corelatie liniar).

r y/x = n*xi*yi - xi*yi/[n*xi-(xi)][nyi-(yi)]

rx/y0.348693035

Etapa 1.Se stabileste ipoteza nula.

H0 : r este egal cu 0 (nu este semnificativ statistic)

Etapa 2.Se stabileste ipoteza alternativa.

H1 : r este diferit de 0 (este semnificativ statistic)

Etapa 3.Se stabileste nivelul de incredere al testului.

=5% => test t bilateral

Etapa 4.Se determina indicatorii statistici necesari.

r=0.34

n=13

Etapa 5.Se determina valoarea calculata a testului.

t calc = r y/x/(1-ry/x) * (n-2)

1.2627283

Etapa 6.Se determina valoarea tabelara a testlui.

2.764

Etapa 7.Interpretare si concluzii

Rc=(-;-2.764) U (2.764;+)

Regiunea de acceptare=[-2.764;2.764]

t calc test t bilateral

Etapa 4.Se determina indicatorii necesari aplicarii testului.

b1 = 8.01 (calculat la punctul 3.1)

Sb1 = Se/(x-x)

0.271207421

Etapa 5.Se determina valoarea calculata a testului.

t calc = b1/Sb1

29.53459011

Etapa 6.Se determina valoarea tabelara a testlui.

2.764

Etapa 7.Se determina intervalul parametrului .

b1-t /2;n-2*Sb1