Producția agricolă animală

Obiectivul proiectului:

În cadrul acestui proiect voi urmări cum este influenţată producţia agricolă animală (y) de următorii factori:

X1 – Numărul animalelor (mii capete);

X2 – Producţia medie pe animal (kg);

X3 – Importuri animale vii şi produse animale (mii lei);

X4 – Exporturi animale vii şi produse animale (mii lei);

X5 – Animale ce revin la 100 hectare teren (mii capete).

Observarea se întinde pe o perioadă de 15 ani, între anii 1990 – 2004.

Datele utilizate le-am obţinut de la Direcţia Judeţeană de Statistică Braşov.

Acestea sunt următoarele:

Perioada Producţia agricolă animală (mii tone) y Nr. animalelor (mii capete) x1 Producţia medie pe animal (kg) x2 Importuri animale vii şi prod.animale (mii lei) x3 Exporturi animale vii şi prod.animale (mii lei) x4 Animale ce revin la 100 hectare teren x5

1994 2232 150246 2263 3383 11853 277

1995 2023 155591 989 27433 59130 102

1996 1895 138130 2482 50639 134733 252

1997 1935 124578 4597 166157 366426 223

1998 1852 115487 2980 255908 347161 211

1999 1846 125479 1784 225092 484750 190

2000 1868 132475 5487 478265 1422838 188

2001 1705 117294 3251 1857147 835660 185

2002 1672 102476 845 1896535 1801586 166

2003 1521 93175 5487 3288788 2775740 136

2004 1414 92148 3058 8225808 3798466 145

2005 1415 87452 3154 9748753 4805389 129

2006 1604 88041 1491 9849156 7108086 123

2007 1699 94920 5721 8912471 7458123 130

2008 1720 94610 7598 9541278 8145278 131

Influenţa celor 5 factori explicativi poate determina fluctuaţii importante ale producţiei agricole animale pe intervalul celor 15 ani studiaţi, de aceşti factori depinzând efectiv cuantumul variabilei de explicat, y.

Determinarea influenţei variabilelor x1, x2, x3, x4 şi x5 asupra producţiei agricole animale reprezintă obiectivul acestei lucrări ce trebuie cercetat cu ajutorul modelelor şi testelor econometrice, şi mai precis efectuarea şi analizarea rezultatelor obţinute în urma unei aplicări corecte şi eficiente a acestor testări.

În cadrul acestei analize voi determina şi gradul în care o variabilă are o influenţă mai mare sau mai mică decât celelalte variabile explicative asupra producţiei agricole animale, dată fiind tendinţa de scădere a acesteia în intervalul de timp studiat.

Tabela de regresie – estimarea parametrilor -

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R 0,96866997

R Square 0,93832151

Adjusted R Square 0,90405568

Standard Error 69,4898751

Observations 15

ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 5 661155,349 132231,07 27,38359416 3,44131E-05

Residual 9 43459,5846 4828,8427

Total 14 704614,933

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%

Intercept 491,554843 211,580348 2,3232538 0,045244148 12,92647765 970,1832079

X Variable 1 0,00885101 0,00145851 6,068533 0,000186232 0,005551634 0,012150396

X Variable 2 -0,011632 0,01207857 -0,963025 0,360694406 -0,038955603 0,015691671

X Variable 3 -4,058E-05 1,639E-05 -2,475904 0,035227412 -7,76577E-05 -3,5033E-06

X Variable 4 8,3046E-05 2,3129E-05 3,5905807 0,005833489 3,0725E-05 0,000135368

X Variable 5 1,31261567 0,49203076 2,6677512 0,025717046 0,199563912 2,425667421

RESIDUAL OUTPUT

Observation Predicted Y Residuals

1 2159,5029 72,4970991

2 1994,87318 28,1268187

3 2025,18828 -130,18828

4 1857,12535 77,8746519

5 1774,47624 77,5237551

6 1861,93928 -15,939284

7 1945,7935 -77,793504

8 1728,77878 -23,778779

9 1679,28952 -7,2895154

10 1527,99383 -6,9938267

11 1443,55846 -29,558455

12 1401,69503 13,304971

13 1605,53277 -1,5327675

14 1693,48442 5,51557637

15 1701,76846 18,2315374

Test de semnificaţie globală – Testul Ficher

Ipoteze:

H0: SCE = 0

H1: SCE <>0

F* = (SCE/k)/(SCR/n-k-1), unde: n=15, k=5, n-k-1=9.

F* = 27,3835942

F tabelar = 3,48165941

F* > F tabelar ansamblul variabilelor explicative au o influenţă semnificativă asupra producţiei agricole animale existentă la nivelul ţării. Deci, modelul este semnificativ.