Эконометрический анализ влияния экономических показателей на численность пользователей Интернета
Сочинение - Разное
Другие сочинения по предмету Разное
Государственный университет
Высшая школа экономики
Нижегородский филиал
Эссе по эконометрике
Тема: Эконометрический анализ влияния экономических показателей на численность пользователей Интернета
Нижний Новгород
2008 г.
В наше время Интернет получил большое распространение. Пользователями Интернета в более развитых странах являются почти все слои населения, в менее экономически успешных государствах люди никогда не слышали о компьютерах и Интернете. Цель данной работы показать зависимость численности пользователей Интернет в конкретной стране от экономических показателей, таких как ВВП на душу населения, национальный доход на душу населения, количество пользовательских компьютеров, а также степень урбанизации населения. Казалось бы, связь ясна: чем больше ВВП и НД, тем больше компьютеров в стране и соответственно больше пользователей всемирной паутины; чем больше городского населения относительно сельского, тем оно образованней и продвинутей. Однако на практике это оказывается не совсем так. Ряд африканских стран вообще живет по племенным законам.
В этой работе я попытаюсь доказать существование прямой взаимосвязи между численностью пользователей Интернет и ВВП, НД и др. Попытаюсь доказать, что именно эти факторы влияют на количество пользователей ПК и Интернете в большей степени, попробую объяснить полученные результаты теоретически и подведу итог исследованию, сделав собственные выводы на основе проведенных исследований.
Сбор данных осуществлялся при использовании сайта www.geohive.com GeoHive: Global Statistics. В работу включена информация о выборке из 172 стран нашей планеты. Чтобы сделать моё исследование наиболее эффективным, я постараюсь следовать плану:
- определить зависимую переменную и выбор регрессоров
- построить регрессию (модель)
- протестировать модель, оценить её качество
- проанализировать результаты
- сделать собственные выводы
В качестве метода исследования я использую эконометрический анализ, который буду осуществлять с помощью эконометрического пакета EViews 3.1, разработанного специально для этих целей.
Для описания зависимости я выбрала 6 переменных:
- intusers количество пользователей Интернет в стране
- pc численность пользовательских компьютеров в стране
- gdp Gross Domestic Product ВВП на душу населения
- gni Gross National Income НД на душу населения
- urban численность городского населения
- rural - численность сельского населения
Выбрав 172 страны, я занесла данные в EViews и настало время для анализа данных. В первую очередь проверяем данные на ошибки.
ВВП на душу населения: нет отрицательных величин, но колеблется переменная значительно. Объяснить это легко, так как в выборке присутствуют как беднейшие страны, так и богатейшие.
Остальные переменные также необходимо смотреть на наличие ошибок, однако чтобы не загромождать эссе, графики я приводить не буду.
Далее смотрим взаимную корреляцию переменных:
URBANGDPGNIINTUSERSPCRURALURBAN 1.000000 0.056682 0.089996 0.736664 0.557379 0.873801GDP 0.056682 1.000000 0.780379 0.302719 0.331656-0.068260GNI 0.089996 0.780379 1.000000 0.400436 0.438161-0.060708INTUSERS 0.736664 0.302719 0.400436 1.000000 0.964982 0.426228PC 0.557379 0.331656 0.438161 0.964982 1.000000 0.211864RURAL 0.873801-0.068260-0.060708 0.426228 0.211864 1.000000 Видим, что на численность пользователей Интернет огромное влияние оказывает число компьютеров в стране. Кроме того, немаловажное значение имеет численность урбанизированного населения.
Численность городского населения сильно зависит от национального дохода на душу населения.
Количество компьютеров в стране также связано с числом пользователей Интернет и степенью урбанизации населения.
А на число сельского населения оказывают влияние ВВП и НД в обратной зависимости, т.е. чем меньше ВВП и НД, тем больше населения занимается ручным трудом и сельским хозяйством. Это является показателем отсталости экономики и подтверждает правильность строящейся регрессии.
Строим регрессию, в которую включаем переменные из теоретической модели:
Ls intusers c pc gdp gni urban rural
Dependent Variable: INTUSERSMethod: Least SquaresDate: 02/27/08 Time: 02:03Sample(adjusted): 4 172Included observations: 132Excluded observations: 37 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-346430.8250802.2-1.3812910.1696GDP10.3260822.950370.4499310.6535GNI502.9395345.37791.4562010.1478PC0.7190450.01484848.428160.0000URBAN0.0904040.0105138.5989020.0000RURAL0.0055840.0053041.0528420.2944R-squared0.989265 Mean dependent var5812423.Adjusted R-squared0.988838 S.D. dependent var19682933S.E. of regression2079463. Akaike info criterion31.97751Sum squared resid5.45E+14 Schwarz criterion32.10854Log likelihood-2104.515 F-statistic2322.154Durbin-Watson stat2.087052 Prob(F-statistic)0.000000
Видим, что незначительной переменной является ВВП, поэтому уберем его из регрессии. Все коэффициенты получились с ожидаемыми знаками, кроме величины сельского населения. Предполагалось, что это отрицательный фактор. Но так как его величина очень близка к 0, не будем обращать на это несовпадение внимания. К тому же его влияние незначительно.
Строим новую регрессию:
Dependent Variable: INTUSERSMethod: Least SquaresDate: 02/27/08 Time: 02:09Sample(adjusted): 4 172Included observations: 132Excluded observations: 37 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-354918.2249305.2-1.4236290.1570GNI618.1578231.02292.6757420.0084PC0.7188120.01479248.594890.0000URBAN0.0905820.0104738.6490870.0000RURAL0.0054750.0052821.0365570.3019R-squared0.989247 Mean dependent var5812423.Adjusted R-squared0.988909 S.D. dependent var19682933S.E. of regression2072923. Akaike info criterion31.96396Sum squared resid5.46E+14 Schwarz criterion32.07316Log likelihood-2104.621 F-statistic2920.986Durbin-Watson stat2.087552 Prob(F-statistic)0.000000
Как видно из табл?/p>