Инновационный потенциал субъектов РФ

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 28 Апреля 2015 в 13:26, сочинение

Описание работы

Целью данного исследования является: во-первых, рассмотрение основных факторов, влияющих на объем инновационного потенциала для субъектов РФ, и во-вторых, анализ полученной модели и определение прогнозных оценок развития НИОКР в России.

Содержание работы

1. Введение………………………………………………………………………………… 3
2. Анализ данных…………………………………………………………………………. 4
a. Источник данных………………………………………………………………. 4
b. Описание переменных…………………………………………………………. 5
c. Описательная статистика ……………………………………………………… 6
d. Выбросы…………………………………………………………………………..7
3. Теоретическая модель………………………………………………………………….10
a. Взаимосвязь переменных………………………………………………………10
b. Матрица корреляций, ожидаемые знаки коэффициентов…………………...11
c. Анализ мультиколлинеарности………………………………………………..12
d. Графики, предполагаемые функциональные связи…………………………..14
4. Выбор модели……………………………………………………………………….......15
a. Правдоподобные знаки, значимость регрессии в целом……………………..15
b. Гистограмма остатков, гетероскедастичность ……………………………….16
c. Верная/неверная спецификация модели, значимость коэффициентов, скорректированный R2........................................................................................16
5. Анализ выбранной модели……………………………………………………………..20
a. Интерпретация коэффициентов……………………………………………….20
b. Тест Вальда ……………………………………………………………………..20
c. Доверительные интервалы……………………………………………………..21
d. Прогнозирование ………………………………………………………………21
6. Заключение……………………………………………………………………………...23
7. Список литературы……………………………………………………………………..24
8. Приложение №1………………………………………………………………………...25
Приложение №2………………………………………………………………………...28
Приложение №3………………………………………………………………………...29
Приложение №4………………………………………………………………………...30
Приложение №5………………………………………………………………………...31
Приложение №6………………………………………………………………………...32
Приложение №7………………………………………………………………………...33
Приложение №8…………………………………………………………………….......34
Приложение №9………………………………………………………………………...35

Скачать архив (455.25 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

ПРАВИТЕЛЬСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ.docx

— 477.19 Кб (Скачать файл)

 
 

 

                                                                                                                              Приложение №7

 

Heteroskedasticity Test: White

  
         
         

F-statistic

3.950521

Prob. F(19,55)

0.0000

Obs*R-squared

43.28385

Prob. Chi-Square(19)

0.0012

Scaled explained SS

81.34364

Prob. Chi-Square(19)

0.0000

         
         
         

Test Equation:

      

Dependent Variable: RESID^2

    

Method: Least Squares

    

Date: 05/06/14   Time: 15:47

    

Sample: 1 80 IF FUNDING<300000000 AND VOLUME<2500000

Included observations: 75

    

Collinear test regressors dropped from specification

         
         

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

         
         

C

-2.25E+22

3.35E+23

-0.067203

0.9467

TECHNOLOGY^2

-1.17E+16

1.08E+16

-1.090319

0.2803

TECHNOLOGY*STATUS

3.74E+19

9.40E+19

0.397985

0.6922

TECHNOLOGY*FIRMS

2.68E+18

1.64E+18

1.627723

0.1093

TECHNOLOGY*NCOSTS

-2.88E+19

1.76E+19

-1.637185

0.1073

TECHNOLOGY*FUNDING

2.56E+11

4.24E+11

0.604926

0.5477

TECHNOLOGY

1.93E+20

9.79E+19

1.972397

0.0536

STATUS^2

1.78E+23

2.22E+24

0.080533

0.9361

STATUS*FIRMS

-1.87E+21

8.86E+21

-0.211014

0.8337

STATUS*NCOSTS

-8.20E+20

3.40E+23

-0.002414

0.9981

STATUS*FUNDING

-8.79E+15

9.00E+15

-0.976946

0.3329

FIRMS^2

-4.13E+19

3.32E+19

-1.243294

0.2190

FIRMS*NCOSTS

7.40E+20

1.69E+21

0.439077

0.6623

FIRMS*FUNDING

7.12E+12

6.07E+13

0.117135

0.9072

FIRMS

-5.56E+21

1.23E+22

-0.452672

0.6526

NCOSTS^2

2.49E+21

1.18E+22

0.211456

0.8333

NCOSTS*FUNDING

-3.77E+14

6.30E+14

-0.598618

0.5519

NCOSTS

-9.07E+21

1.29E+23

-0.070208

0.9443

FUNDING^2

3027160.

6436636.

0.470302

0.6400

FUNDING

1.52E+15

2.63E+15

0.579583

0.5646

         
         

R-squared

0.577118

Mean dependent var

5.87E+22

Adjusted R-squared

0.431031

S.D. dependent var

1.25E+23

S.E. of regression

9.39E+22

Akaike info criterion

108.8549

Sum squared resid

4.85E+47

Schwarz criterion

109.4729

Log likelihood

-4062.057

Hannan-Quinn criter.

109.1016

F-statistic

3.950521

Durbin-Watson stat

2.122850

Prob(F-statistic)

0.000034

      
         
         

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                                                                                           Приложение №8

 

Dependent Variable: NVOLUME

    

Method: Least Squares

    

Date: 05/06/14   Time: 16:08

    

Sample: 1 80 IF FUNDING<300000000 AND VOLUME<2500000

Included observations: 75

    

Weighting series: 1/SGM

    

Weight type: Inverse standard deviation (EViews default scaling)

White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

         
         

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

         
         

C

-1.80E+10

5.84E+10

-0.308812

0.7584

TECHNOLOGY

47751682

21031577

2.270476

0.0263

STATUS

-7.33E+10

9.46E+10

-0.774748

0.4411

FIRMS

5.20E+09

2.31E+09

2.245481

0.0279

NCOSTS

-6.58E+09

1.50E+10

-0.437731

0.6629

FUNDING

-19.66546

188.9879

-0.104057

0.9174

         
         
 

Weighted Statistics

    
         
         

R-squared

0.350041

Mean dependent var

9.73E+10

Adjusted R-squared

0.302943

S.D. dependent var

1.55E+11

S.E. of regression

1.44E+11

Akaike info criterion

54.30467

Sum squared resid

1.44E+24

Schwarz criterion

54.49007

Log likelihood

-2030.425

Hannan-Quinn criter.

54.37870

F-statistic

7.432121

Durbin-Watson stat

2.220460

Prob(F-statistic)

0.000013

Weighted mean dep.

5.43E+10

Wald F-statistic

6.881851

Prob(Wald F-statistic)

0.000029

         
         
 

Unweighted Statistics

    
         
         

R-squared

0.626696

Mean dependent var

2.20E+11

Adjusted R-squared

0.599645

S.D. dependent var

5.18E+11

S.E. of regression

3.28E+11

Sum squared resid

7.43E+24

Durbin-Watson stat

2.030639

      
         
         

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                                                                                             Приложение №9

 

Heteroskedasticity Test: White

  
         
         

F-statistic

0.414897

Prob. F(20,54)

0.9835

Obs*R-squared

9.989822

Prob. Chi-Square(20)

0.9684

Scaled explained SS

26.71833

Prob. Chi-Square(20)

0.1434

         
         
         

Test Equation:

      

Dependent Variable: WGT_RESID^2

  

Method: Least Squares

    

Date: 05/06/14   Time: 16:09

    

Sample: 1 80 IF FUNDING<300000000 AND VOLUME<2500000

Included observations: 75

    

White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

Collinear test regressors dropped from specification

         
         

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  

         
         

C

-4.45E+22

1.19E+23

-0.375190

0.7090

TECHNOLOGY^2*WGT^2

3.20E+14

2.20E+16

0.014559

0.9884

TECHNOLOGY*STATUS*WGT^2

4.66E+20

3.72E+20

1.254263

0.2151

TECHNOLOGY*FIRMS*WGT^2

2.83E+18

1.40E+18

2.015820

0.0488

TECHNOLOGY*NCOSTS*WGT^2

7.73E+17

1.47E+19

0.052634

0.9582

TECHNOLOGY*FUNDING*WGT^2

-5.30E+10

2.45E+11

-0.216845

0.8291

TECHNOLOGY*WGT^2

-1.29E+19

6.88E+19

-0.188178

0.8514

STATUS^2*WGT^2

1.65E+25

8.76E+24

1.888125

0.0644

STATUS*FIRMS*WGT^2

7.20E+22

3.97E+22

1.813896

0.0753

STATUS*NCOSTS*WGT^2

-2.56E+24

1.36E+24

-1.885312

0.0648

STATUS*FUNDING*WGT^2

-5.31E+16

2.70E+16

-1.968058

0.0542

FIRMS^2*WGT^2

-1.30E+20

7.77E+19

-1.671643

0.1004

FIRMS*NCOSTS*WGT^2

1.10E+21

9.08E+20

1.216905

0.2289

FIRMS*FUNDING*WGT^2

4.10E+13

3.82E+13

1.074049

0.2876

FIRMS*WGT^2

-4.76E+21

4.12E+21

-1.155668

0.2529

NCOSTS^2*WGT^2

-1.62E+21

2.72E+21

-0.598055

0.5523

NCOSTS*FUNDING*WGT^2

-2.44E+14

1.81E+14

-1.344138

0.1845

NCOSTS*WGT^2

1.62E+22

2.22E+22

0.728645

0.4694

FUNDING^2*WGT^2

-571398.4

2063163.

-0.276953

0.7829

FUNDING*WGT^2

9.57E+14

6.58E+14

1.455527

0.1513

WGT^2

-2.51E+22

4.14E+22

-0.605985

0.5471

         
         

R-squared

0.133198

Mean dependent var

1.92E+22

Adjusted R-squared

-0.187840

S.D. dependent var

4.85E+22

S.E. of regression

5.28E+22

Akaike info criterion

107.7122

Sum squared resid

1.51E+47

Schwarz criterion

108.3611

Log likelihood

-4018.208

Hannan-Quinn criter.

107.9713

F-statistic

0.414897

Durbin-Watson stat

2.268436

Prob(F-statistic)

0.983451

      
         
         

 

 

 


Информация о работе Инновационный потенциал субъектов РФ