I ) Introducere:
In acest proiect, am analizat influenta a doua variabile, cu o influenta deosebita asupra cheltuielilor bugetare ale Austriei , pe o perioada de 13 ani, respectiv 1995-2007. Cele doua variabile corelate cu cheltuiala bugetara sunt cheltuielile cu apararea si respectiv cheltuielile cu sanatatea. Cheltuiala bugetara exprima relatii economico-sociale in forma baneasca, care se manifesta intre stat, pe de o parte si persoane fizice si juridice, pe de alta parte’ cu ocazia repartizarii si utilizarii resurselor financiare ale statului in scopul indeplinirii functiilor acestuia. Cheltuielile cu aparearea si cheltuiala cu sanatatea reprezinta subcomponente ale cheltuielii bugetare. In acest model econometric multiplu de regresie exista 3 variabile, respectiv: Y=β0+β1x0+β2x1+ε, unde: *y-Cheltuiala bugetara a Austriei; variabila dependenta; *x0-valoarea cheltuielilor cu apararea; variabila independenta; *x1-valoarea cheltuielilor cu sanatate ; variabila independenta; *ε- variabila reziduala (cuantifica influenta altor factori);

Baza de date folosita:
Cheltuieli bugetare (mil.Euro)
106484,75 106044,58 100765,29 104748,05 108141,16 108175 107751,18 108043,41 110121,79 117958,72 112608,98 114928,36 116720,89

Anul
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Aparare nationala (mil. Euro)
1937,77 1887,42 1857,05 1891,75 1890,39 1979,3 1898,09 1859,03 1974,24 1989,3 2022,39 1884,98 1843,09

Sanatate (mil.Euro)
14578,41 14567,44 15475,9 16175,85 16980,36 17054,1 14316,92 14751,57 15743,97 15985,64 16492,21 17496,47 18209,51

Sursa: Eurostat

II ) Estimarea parametrilor:

III ) Testarea parametrilor:
Pentru testarea semnificatiei modelului liniar de regresie sunt aplicate in general testul Student sau teste statistice fundamentate pentru analiza variantei.

Testul t-student
Decizia testului statistic este luata in urma compararii valorii calculate a statisticii din coloana TStatistic cu cea a cuantilei repartitiei T-Student pentru un prag de semnificatie precizat si corespunzator numarului gradelor de libertate calculate. Daca tcalc> t tab, atunci vom respinge ipoteza nula. Ipotezele testului : H0 : variabila x nu influenteaza semnificativ variabila explicata; H 1 : variabila x influenteaza semnificativ variabila explicata .

: x0=0,cheltuielile cu apararea nu influenteaza semnificativ cheltuielile bugetare : x1≠ 0,cheltuielie cu apararea influenteaza semnificativ cheltuielile bugetare Prob(x0)= 0.10>0.05 =>se respinge ipoteza H1 Pentru x1 : x1=0,cheltuielile cu sanatatea nu influenteaza semnificativ cheltuielile bugetare : x2 ≠0,cheltuielile cu sanatatea influenteaza semnificativ cheltuielile bugetare Prob(x2 ) = 0.018 < 0.05 => se respinge ipoteza Ho

Pentru x0

Testul F
Din tabelul repartitiei F, se determina valoarea tabelata pentru un prag de semnificatie precizat si pentru perechea gradelor de libertate. Daca Fcalc > F tab, atunci se va respinge ipoteza nula. Ipotezele testului : H0 : Nici o variabila explicativa nu poate explica evolutia variabilei explicate sau endogene;

H 1 : Cel putin o variabila explicativa poate explica evolutia variabilei endogene. Prob (F) = 0.0054 < 0.05 => Se respinge ipoteza nula=> modelul este valid

Raportul de determinare
Coeficientul de determinare (R-squared) exprima proportia in care factorii inclusi in model contribuie la modificarea variabilei-efect. R-squared = 0.647369 ne arata ca 64.73 % din variatia lui Y este explicat prin modelul liniar de regresie.

IV ) Autocorelarea erorilor:

Testul Durbin-Watson
DW = 2.142 Pe acesta il comparam cu valoarea tabelara de la sfarsitul manualului,pentru n=15 si k=2. Astfel se observa ca 2,142 , iar cu cat valoarea este mai aproape de 2 => modelul prezinta autocorelare la nivelul rezidurilor.

Testul Breuch-Godfrey
Testul se foloseste pentru a verifica daca rezidul estimat poate fi reprezentat printr-un model autoregresiv de ordin r. F-statistic 0.183458 Prob(F-Statistic) 0.95 >0.05 => accept H0 => nu exista autocorelare.

Testul Jarque – Bera
*(Click View / Residual Tests / Histogram – Normality)

Testul implica determinarea prealabila a coeficientului de asimetrie si a celui de aplatizare pentru repartitia erorii, verifica in ce masura distributia empirica poate fi aproximata cu o distributie normala. Ipotezele testului: H0 : repartitie normala si H 1: nu urmeaza o repartitie normala. Daca J-B > X tab, se respinge ipoteza nula. Probabilitatea asociata testului Jarque-Bera este de 1.100933 > 0,05, ceea ce ne indica faptul ca respingem ipoteza nula si spunem ca in acest caz valorile reziduale nu sunt normal distribuite, cu un prag de semnificatie de 57% .

V) Testarea heteroscedasticitatii:

Testul WHITE
Testul White se refera la egala imprastiere a erorii in raport cu ansamblul factorilor, motiv pentru care apeleaza la analiza de regresie a erorii in raport cu factorii. Ipoteze test : => model homoscedastic => model heteroscedastic Prob(F) = 0.00 < 0.05 => se respinge ipoteza nula si acceptam alternativa => nu exista homoscedasticitate Prob(n* )= 0.023 < 0.05 => se respinge ipoteza nula => nu exista homoscedasticitate.

ACADEMIE DE STUDII ECONOMICE Finante Banci, Asigurari si Burse de Valori

ECONOMETRIE
PROIECT

Necula Georgiana Oprea Valentina Grupa 1537

-Bucuresti,2011-