Эконометрическое моделирование величины ВВП в зависимости от величины налогов на производство и импорт

Использование валового внутреннего продукта для характеристики производства, уровня экономического развития и темпов экономического роста. Проверка предпосылок Гаусса-Маркова о нулевом математическом ожидании, гомоскедостичности случайных остатков.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 01.04.2019
Размер файла 78,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Эконометрическое моделирование величины ВВП в зависимости от величины налогов на производство и импорт

Шабельникова Е.В.

Валовый внутренний продукт используется для характеристики результатов производства, уровня экономического развития и темпов экономического роста.

Экономическая теория предусматривает три различных метода подсчета ВВП, одним из которых является распределительный метод (метод формирования по источникам доходов). В данном методе одной из основных составляющих является чистые налоги на производство и импорт. Налоги на производство и импорт включают в себя налоги на продукты, которые напрямую зависят от стоимости произведенной продукции и оказанных услуг (к ним относятся налог на добавленную стоимость, акцизы и т.п.), налоги на импорт и другие налоги на производство, связанные с использованием факторов производства (к ним относятся: налог на землю, налог на добычу полезных ископаемых, налог на имущество предприятий, транспортный налог, предпринимательские и профессиональные лицензии и некоторые другие), то есть те, которые не зависят от объема производства и не включают налоги на прибыль и иные доходы, получаемые предприятиями. Чистыми налогами на производство и импорт считают налоги на производство и импорт за вычетом субсидий. [2]

Исходя из данных положений экономической теории, можно говорить о том, что величина ВВП непосредственно зависит от величины налогов на производство и импорт. Следовательно, манипулируя величиной налогов на производство и импорт посредством изменения налоговых ставок, перечня налогооблагаемых объектов и подакцизных товаров, т.е. посредством изменения налоговой системы, государство может влиять на величину ВВП.

В качестве объяснения зависимости величины ВВП от величины налогов на производство и импорт можно предложить эконометрическую модель:

валовой продукт экономический гомоскедостичность

где Y - это ВВП млрд. рублей, X - это налоги на производство и импорт, млрд. рублей, a - это параметр, оцененный с помощью метода наименьших квадратов и характеризующий влияние изменения величины налогов на производство и импорт на величину ВВП. В дальнейшем в качестве y будем понимать логарифм Y, в качестве x - логарифм X.

Используя ежеквартальные данные статистики ВВП и налогов на производство и импорт с 2003 года по 2015 год, получим оцененный вид модель:

Таблица 1 МНК оценки модели

Проведем проверку предпосылок Гаусса-Маркова о нулевом математическом ожидании, гомоскедостичности случайных остатков, некоррелируемости случайных остатков и независимости случайных остатков от объясняющих переменных. [1]

Для проверки гипотезы о гомоскедостичности случайного остатка проведем тест Голдфелда-Кванта, упорядочив имеющуюся статистику по возрастанию модуля значения предопределенной переменной. В качестве значения возьмем 25. В результате получим, ESS1 = 0,462817856, ESS2 = 0,314022332. Вычислим статистику GQ и обратное ей значение. GQ = 1,473837399, 1/GQ = 0,678500899. Данные значения меньше Fкрит = 1,983759568, следовательно, случайные остатки гомоскедостичны.

Для проверки наличия автокоррелируемости случайных остатков воспользуемся методом рядов и сделаем вывод об отсутствии автокоррелируемости случайных остатков.

Выполнение предпосылок теоремы Гаусса-Маркова свидетельствует о том, что оцененные параметры модели методом наименьших квадратов являются эффективными и несмешенными.

Превышение значения F = 176863,7474 над значением Fкрит = 4,030392595 говорит о качественности спецификации модели.

Адекватность модели проверим по данным за первый, второй и третий кварталы 2016 года через интервальное прогнозирование и получим адекватность модели для первого и третьего квартала и неадекватность - для второго квартала.

Сделаем вывод о том, что предложенная модель может быть применима для прогнозирования изменения величины ВВП при изменении величины налогов на производство и импорт с 95% вероятностью. Значение коэффициента детерминации R2 = 0,999711726 говорит о том, что модель на 99,97% аппроксимирует изменения величины ВВП в исследуемом периоде, оставшиеся 0,03% процента образовались в результате неучтенных факторов в модели. Незначительное различие между скорректированным и обычным коэффициентами детерминации показывает, что значение коэффициента детерминации получено не случайно.

Коэффициент эластичности ВВП по отношению к налогам на производство и импорт равен 1,237626477 , что означает, что для увеличения ВВП на 10% необходимо увеличение налогов на производство и импорт на 12,38%.

Список использованных источников

1. Бывшев В.А. Эконометрика: Учебное пособие.- М.: «Финансы и статистика», 2008. - 480 с.

2. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики: [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/. (Дата обращения: 10.12.2016).

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Тесты, с помощью которых можно построить эконометрические модели. Эконометрическое моделирование денежного агрегата М0, в зависимости от валового внутреннего продукта и индекса потребительских цен. Проверка рядов на стационарность и гетероскедастичность.

    курсовая работа [814,0 K], добавлен 24.09.2012

  • Основные проблемы эконометрического моделирования. Показатели, характеризующие степень разброса случайной величины вокруг ее среднего значения. Физический смысл коэффициента детерминации. Расчет функции эластичности в линейной эконометрической модели.

    контрольная работа [18,1 K], добавлен 23.11.2009

  • Эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда. Параметры линейной парной регрессии. Оценка адекватности модели, осуществление прогноза.

    контрольная работа [925,5 K], добавлен 07.09.2011

  • Понятие равномерно распределенной случайной величины. Мультипликативный конгруэнтный метод. Моделирование непрерывных случайных величин и дискретных распределений. Алгоритм имитационного моделирования экономических отношений между кредитором и заемщиком.

    курсовая работа [164,7 K], добавлен 03.01.2011

  • Показатели статистики занятости и безработицы, а также баланс трудовых ресурсов. Изучение межрегиональной вариации уровня безработицы. Построение уравнения регрессии. Регрессионная модель зависимости уровня безработицы и внутреннего валового продукта.

    курсовая работа [604,2 K], добавлен 16.09.2014

  • Эконометрическое моделирование стоимости квартир в московской области. Матрица парных коэффициентов корреляции. Расчет параметров линейной парной регрессии. Исследование динамики экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда.

    контрольная работа [298,2 K], добавлен 19.01.2011

  • Теоретические основы эконометрического анализа рождаемости в России. Эконометрика и эконометрическое моделирование. Парная регрессия и корреляция. Многомерный эконометрический анализ уровня рождаемости в России: с помощью множественной и парной регрессии.

    курсовая работа [1,5 M], добавлен 25.03.2014

  • Определение параметров уравнения линейной регрессии. Экономическая интерпретация коэффициента регрессии. Вычисление остатков, расчет остаточной суммы квадратов. Оценка дисперсии остатков и построение графика остатков. Проверка выполнения предпосылок МНК.

    контрольная работа [1,4 M], добавлен 25.06.2010

  • Исследование линейной модели парной регрессии зависимости стоимости однокомнатных квартир от общей площади жилья. Пространственно-параметрическое моделирование рынка вторичного жилья. Особенности изменения среднего уровня цены в пространстве и во времени.

    курсовая работа [365,2 K], добавлен 26.10.2014

  • Особенности разработки регионального баланса, при котором создается максимум суммарного конечного продукта. Разработка модели, отражающей динамику объемов наращивания металлургического производства. Прогноз его развития на глубину в один интервал.

    контрольная работа [792,2 K], добавлен 25.08.2014

  • Рынок ритейла в России. Страхование собственности от бизнес-рисков. Характеристика временных рядов остатков денежных средств и запасов товаров в торговых точках ритейловых компаний. Эконометрическое моделирование и прогнозирование страхового покрытия.

    дипломная работа [3,3 M], добавлен 03.07.2017

  • Использование симплексного метода решения задач линейного программирования для расчета суточного объема производства продукции. Проверка плана на оптимальность. Пересчет симплексной таблицы методом Жордана-Гаусса. Составление модели транспортной задачи.

    контрольная работа [613,3 K], добавлен 18.02.2014

  • Эффективность налоговых ставок. Кривая Лаффера и её приложение к экономике РФ. Математическая модель зависимости поступлений в бюджет от величины налоговой ставки. Компьютерная реализация модели в среде Delphi и возможность ее применения на практике.

    курсовая работа [210,7 K], добавлен 12.03.2008

  • Обзор корреляционного поля. Доверительные интервалы регрессии. Оценка качества линейной модели прогнозирования. Проверка ее на соответствие условиям теоремы Гаусса-Маркова. Точечный и интервальный прогнозы. Нахождение средней ошибки аппроксимации.

    контрольная работа [47,9 K], добавлен 09.08.2009

  • Сущность просроченной задолженности. Задачи, принятие необходимых мер работы с проблемной задолженностью. Аналитическое выравнивание по модулям кривых роста. Проверка адекватности и точности моделей. Прогнозирование объема просроченной задолженности.

    курсовая работа [412,0 K], добавлен 05.05.2016

  • Математический анализ в логистике, модель, определяющая оптимальный размер партии поставки. Определение места дислокации базы снабжения. Распределение вероятностей величины спроса на данный товар. Зависимость уровня издержек от величины товарооборота.

    дипломная работа [1,4 M], добавлен 01.12.2013

  • Методы исследования и моделирования социально-экономических систем. Этапы эконометрического моделирования и классификация эконометрических моделей. Задачи экономики и социологии труда как объект эконометрического моделирования и прогнозирования.

    курсовая работа [701,5 K], добавлен 14.05.2015

  • Построение регрессионных моделей. Смысл регрессионного анализа. Выборочная дисперсия. Характеристики генеральной совокупности. Проверка статистической значимости уравнения регрессии. Оценка коэффициентов уравнения регрессии. Дисперсии случайных остатков.

    реферат [57,4 K], добавлен 25.01.2009

  • Принципы и методы построения линейных, нелинейных моделей спроса, применение эконометрических моделей на практике. Эконометрическое моделирование спроса на автомобили в РФ, проверка значимости коэффициентов, автокорреляции, наличия гетероскедастичности.

    дипломная работа [3,9 M], добавлен 30.01.2016

  • Абсолютные и относительные величины. Виды средних величин. Формы количественного выражения статистических показателей. Абсолютные размеры явлений и их признаков. Выбор единиц измерения величин. Индивидуальные, групповые и общие абсолютные величины.

    презентация [135,5 K], добавлен 16.03.2014

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.