Metodologiya
Bu qismda 1978-2019 yillar Germaniya davlatida Yalpi ichki mahsulot ya’ni Real Yalpi ichki mahsulotga oltita omilning qay darajada ta’sir qilganini o’rgandik . Germaniyada Yalpi ichki mahsulotning belgilovchi omillarni tushuntirish uchun OLS regrissiyasida mavjud malumotlardan foydalandik. Biz bilamizki regrissiya bu biror bir o’zgaruvchini miqdor ko’rsatkichlarini boshqa bir o’zgaruvchini miqdoriga bog’liqlikni ko’rsatadi. Bunda biz ”Fred data” va “World bank” kabi data baselardan foydalangan holda o`zgaruvchilarimizni to`plab oldik .Shu sababli ajratilgan malumotlar uchun OLS chiziqli usul tenglamasidan qo’llaniladi.
= +population+hourly_wage+inflation+balance_of_trade+ income_tax+ otal_invest+ ε
Variable
|
Obs
|
Mean
|
Std.dev
|
Min
|
Max
|
Year
|
42
|
14062.5
|
4480.835
|
6575
|
21550
|
RealGDP
|
42
|
3212364.6
|
660526.52
|
2119179.8
|
4314067.5
|
Inflation
|
42
|
2.155
|
1.502
|
-.129
|
6.344
|
Population
|
42
|
80710460
|
1837203.5
|
77684873
|
83092962
|
Hourly_wage
|
42
|
3.48
|
1.399
|
1.581
|
6.925
|
Investment
|
42
|
71.407
|
19.496
|
44.282
|
104.65
|
Income_tax
|
42
|
16.564
|
1.374
|
14.396
|
20.358
|
Balance_of_trade
|
42
|
8.664e+09
|
6.629e+09
|
3.792e+08
|
2.087e+10
|
Date
|
42
|
1998.5
|
12.268
|
1978
|
2019
| Korrelatsiya matritsasi
Variables
|
(1)
|
(2)
|
(3)
|
(4)
|
(5)
|
(6)
|
(7)
|
(1) D.real_GDP
|
1.000
|
| | | | | |
(2) D.inflation
|
0.522
|
1.000
|
| | | | |
(3) D.population
|
0.032
|
0.091
|
1.000
|
| | | |
(4) D.hourly_wage
|
0.113
|
0.259
|
-0.015
|
1.000
|
| | |
(5) D.invest
|
0.864
|
0.467
|
-0.241
|
0.107
|
1.000
|
| |
(6) D.in_tax
|
0.379
|
0.099
|
-0.114
|
0.273
|
0.452
|
1.000
|
|
(7) D.balance_of_t~e
|
0.106
|
-0.039
|
-0.011
|
-0.163
|
0.309
|
0.103
|
1.000
| OLS regressiya
D.real_GDP
|
Coef.
| |
St.Err.
|
t-value
| | |
p-value
| |
[95% Conf
| |
Interval]
| |
Sig
|
D.inflation
|
2951.888
| |
5404.085
|
0.55
| | |
.588
| |
-8030.534
| |
13934.31
| |
|
D.population
|
.044
| |
.012
|
3.56
| | |
.001
| |
.019
| |
.069
| |
***
|
D.hourly_wage
|
-1491.337
| |
3924.148
|
-0.38
| | |
.006
| |
-9466.165
| |
6483.491
| |
***
|
D.invest
|
13061.581
| |
1325.806
|
9.85
| | |
0
| |
10367.22
| |
15755.942
| |
***
|
D.in_tax
|
-574.374
| |
6486.665
|
-0.09
| | |
.93
| |
-13756.863
| |
12608.115
| |
|
D.balance_of_trad
|
0
| |
0
|
-2.58
| | |
.014
| |
0
| |
0
| |
**
|
Constant
|
33096.283
| |
5075.59
|
6.52
| | |
0
| |
22781.443
| |
43411.122
| |
***
|
| | | | | | | | | | | | | |
Mean dependent var
| |
53533.848
| | | |
SD dependent var
| | | |
62638.072
| |
| |
R-squared
| |
0.844
| | | |
Number of obs
| | | |
41
| |
| |
F-test
| |
30.681
| | | |
Prob > F
| | | |
0.000
| |
| |
Akaike crit. (AIC)
| |
958.841
| | | |
Bayesian crit. (BIC)
| | | |
970.836
| |
| |
| | | | |
| | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | Statsionarlikka tekshirish Multikollenarlik 1 dan 5 gacha bo'lgan qiymat berilgan tushuntirish o'zgaruvchisi va modeldagi boshqa izohlovchi o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'rtacha korrelyatsiyani ko'rsatadi, lekin bu ko'pincha e'tibor talab qiladigan darajada jiddiy emas. 5 dan katta qiymat berilgan izohli oʻzgaruvchi va modeldagi boshqa izohlovchi oʻzgaruvchilar oʻrtasidagi jiddiy korrelyatsiyani koʻrsatadi. Bizda multikolinaritiy muammosi yoq chunki multikolinaritiyning o’rtacha qiymati 1.44ga tengligini ko`rishimiz mumkin.
VIF
|
1/VIF
|
2.110
|
0.473
|
1.580
|
0.634
|
1.410
|
0.708
|
1.210
|
0.826
|
1.210
|
0.829
|
1.150
|
0.871
|
1.440
|
| Avtokorrelatsiya
Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation chi2
|
df
|
Prob>Chi2
|
0.005
|
1
|
0.946
|
0.256
|
2
|
0.880
|
0.366
|
3
|
0.947
|
0.933
|
4
|
0.920
|
7.061
|
5
|
0.216
|
11.539
|
6
|
0.073
|
11.539
|
7
|
0.117
|
11.825
|
8
|
0.159
|
12.387
|
9
|
0.192
|
15.664
|
10
|
0.110
|
| | |
H0: no serial correlation
Durbin-Watson d-statistic( 7, 41) = 1.96656
Lover point = 0.946
Upper point =1.724
Xulosa - Ushbu tatqiqot Germaniya Federativ Yalpi Ichki Mahsulotiga tasir qiladigan omillarni o’rganib chiqdi.
- Bunga ko’ra soatbay ish haqi, balance_of_trade, daromad solig`i, investitsiya, inflatsiya va aholining Yalpi Ichki Mahsulotga tasir qiluvchi asosiy omillar hisoblanadi.
- Taxlil natijasida YAIM ga bo’lgan tasirlar har xil davrda turli hil darajada bo’lganini bilib oldik. Biz tanlab olgan o’zgaruvchilarning YAIM ga bo’lgan tasirni keng miqyosda o’rganib chiqishga yordam berdi. Xulosa o’rnida aytishimiz joizki mamlakatlarninng iqtisodiy ijtimoiy ko’rsatkichlari YAIM ga bo’lgan tasirni ifodalab beradi.
Policy application - Biz tadqiqot ishimizni tugatar ekanmiz Germaniya davlati yalpi ichki mahsulotiga ta`sir qiluvchi omillarni ko`rib chiqdik. Bu omillarimizning ma`lum birlari GDPga ijobiy ta`sir ko`rsatayotgan bo`lsa ma`lum birlari esa salbiy ta`sir ko`rsatmoqda.
- Demak shundey ekan Germaniya hukumati mana shu ijobiy ta`sir ko`rsatayotgan omillarni salmog`ini orttirishi muhim bo`lmagan o`zgaruvchilar inflatsiya va daromad solig`i stavkalarini foizini tushurishlari haqida bosh qotirishlari lozim.
- Bu esa malakat GDPisini ortishiga vaqti kelib ijobiy ta`sir ko`rsatishiga ishonamiz.
Do'stlaringiz bilan baham: |
