Informatică economică

In tabelul 1 sunt prezentate datele despre nivelul de vânzare in SUA a combustibilului pentru automobilele pe cap de locuitor si despre factorii care influenţează asupra acestui indicator, pe anii 1960-1986.

Tabelul 1

unde :

Y - nivelul de vânzare a combustibilului in preturi comparabile (dolari)

M - venitul mediu pe cap de locuitor (dolari)

P1-indicele preturilor combustibilului

P2-indicele preturilor al automobilelor noi

P3-indicele preturilor al automobilelor uzate

P4-indicele preturilor al transportului in comun

P5-indicele preturilor al mărfurilor cu utilizare de lunga durata

P6-indicele preturilor al mărfurilor de utilizare individuala

P7-indicele preturilor al serviciilor

Pentru realizarea cerinţelor lucrării vom utiliza pachetul software Eviews 3.0

După introducerea datelor în sistemul de calcul am obţinut următoarele rezultate:

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 02/25/08 Time: 16:25

Sample: 1960 1986

Included observations: 27

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -178.3328 34.55915 -5.160219 0.0001

M 0.035991 0.003488 10.31744 0.0000

P1*100 -0.425825 0.055094 -7.729129 0.0000

P2*100 0.498520 0.411296 1.212072 0.2412

P3*100 -0.054064 0.080736 -0.669641 0.5116

P4*100 0.314104 0.107845 2.912554 0.0093

P5*100 2.589562 0.731584 3.539665 0.0023

P6*100 2.211502 0.854333 2.588572 0.0185

P7*100 -4.463597 1.366997 -3.265258 0.0043

R-squared 0.995667 Mean dependent var 207.0333

Adjusted R-squared 0.993741 S.D. dependent var 43.79893

S.E. of regression 3.464989 Akaike info criterion 5.584498

Sum squared resid 216.1107 Schwarz criterion 6.016443

Log likelihood -66.39072 F-statistic 517.0360

Durbin-Watson stat 1.493647 Prob(F-statistic) 0.000000

În baza acestor rezultate alcătuim ecuaţia cererii pentru combustibil, în funcţie de parametrii luaţi în calcul:

Estimation Command:

=====================

LS Y C M P1*100 P2*100 P3*100 P4*100 P5*100 P6*100 P7*100

Estimation Equation:

=====================

Y = C(1) + C(2)*M + C(3)*(P1*100) + C(4)*(P2*100) + C(5)*(P3*100) + C(6)*(P4*100) + C(7)*(P5*100) + C(8)*(P6*100) + C(9)*(P7*100)

Substituted Coefficients:

=====================

Y = -178.3328035 + 0.03599130884*M - 0.4258252609*(P1*100) + 0.4985196121*(P2*100) - 0.0540639198*(P3*100) + 0.3141041929*(P4*100) + 2.589561931*(P5*100) + 2.211501964*(P6*100) - 4.463597329*(P7*100)

Vom considera ca preturile sunt prezentate in %, adică preturile le înmulţim la 100. Observam ca probabilitatea preţului 2 si 3 este mai mare dacit 10%. Rezulta ca ele sunt nesemnificative, adică nu influenţează cererea.

Obţinem rezultatul: Observam ca alfa=0.95 si Numărul de grade de libertate = n-(m+1), in cazul nostru: 27-(8+1)=18

Aflam valoarea critica. Observam ca si după ipoteza respectiva nu se încadrează p2 si p3 (t statistic se include in intervalul[-2.1 ;2.1]).

In continuare nu vom lua in calcul preţul 2, adică îl eliminam din studiu de caz.

Dependent Variable Y14

Method: Least Squares

Date: 02/25/08 Time: 16:49

Sample: 1960 1986

Included observations: 27

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -140.4096 14.85665 -9.450960 0.0000

M 0.032420 0.001891 17.14685 0.0000

P1*100 -0.404266 0.052783 -7.659007 0.0000

P3*100 -0.117370 0.062321 -1.883306 0.0751

P4*100 0.222754 0.078085 2.852716 0.0102

P5*100 2.999266 0.656773 4.566668 0.0002

P6*100 1.786260 0.788529 2.265306 0.0354

P7*100 -3.074501 0.754292 -4.076009 0.0006

R-squared 0.995313 Mean dependent var 207.0333

Adjusted R-squared 0.993587 S.D. dependent var 43.79893

S.E. of regression 3.507504 Akaike info criterion 5.588881

Sum squared resid 233.7491 Schwarz criterion 5.972833

Log likelihood -67.44990 F-statistic 576.4555

Durbin-Watson stat 1.079643 Prob(F-statistic) 0.000000

Analizând Ipoteza H0, putem valida modelul, luând în consideraţie faptul 99,5% din variaţia vânzărilor de combustibil se datorează factorilor luaţi în model.

Analizăm utilizarea economică a modelului.

Analizăm reacţia consumatorului la modificarea indicatorilor.

Am stabilit reacţia consumatorului la modificările factorilor luaţi în model. Totuşi aceşti indicatori nu sunt relevanţi deoarece depind de unitatea de măsură a factorilor. Pentru a stabili la sigur cum va reacţiona consumatorul aflăm elasticitatea preţului la combustibil în raport cu preţul la ceilalţi factori luaţi în model.