Influența numărului de locuitori urbani și a timpului asupra PIB pe capita

I. Formularea problemei analizate, descrierea datelor sia sursei datelor.

Produsul intern brut (prescurtat PIB) este un indicator macroeconomic care reflectă suma valorii de piață a tuturor mărfurilor și serviciilor destinate consumului final, produse în toate ramurile economiei în interiorul unei țări în decurs de un an. Acesta se poate calcula și la nivelul unei regiuni sau localități.

PIB = consum + investiții + exporturi − importuri

In continuare vom studia dependenta dintre variabilele independente NUMARUL DE LOCUITORI si TIMP si variabila dependenta PIB/CAPITA(USD) pe un numar de 15 observatii.

Sursa datelor din tabelul 1 ce stau la baza acestui proiect este site-ul Institutului Naţional de Statistică al Ciprului: http://www.mof.gov.cy/mof/cystat/statistics.nsf/index_en/index_en?OpenDocument si site-ul http://www.worldbank.org/. (http://databank.worldbank.org/data/views/reports/tableview.aspx)

Variabilele alese sunt exprimate in USD (dolari americani) înregistrate în Cipru în perioada 1998 – 2012

Nr. CRT PIB/capita ($) Populatie(Total) An

1 18950 9648771 1998

2 19200 9738203 1999

3 19950 9778380 2000

4 20430 9844728 2001

5 20850 9996786 2002

6 21350 1010534 2003

7 22200 1015820 2004

8 23400 1032586 2005

9 25040 1048314 2006

10 26380 1063095 2007

11 29700 1077708 2008

12 30940 1090553 2009

13 30010 1103685 2010

14 31020 1116513 2011

15 29400 1128994 2012

Tabel 1.

II. Modelul unifactorial

Pe baza datelor de mai sus se poate construi un model econometric unifactorial de forma:

y = f(x) + u

unde: - y reprezintă valorile reale ale variabilei dependente (PIB/capita (mii USD));

- x reprezintă valorile reale ale variabilei independente (Nr de locuitori);

- u este variabila reziduală, cu influenţe nesemnificative asupra variabilei y.

a) Reprezentarea grafică a datelor

Figura 1.

In figura1 se poate observa că distribuţia punctelor poate fi aproximată cu o dreaptă. Astfel, modelul econometric care descrie legătura dintre cele două variabile este un model liniar unifactorial de forma y = α + βx + ε, unde:

α - termen liber al regresiei;

β - coeficientul de regresie a variabilei y în funcţie de x.