1.Introducere

Obiectivul acestui proiect este de a observa modificrile produse la nivelul economiei din punct de vedere al produsului intern brut i al populaiei. Scopul este acela de a determina corelaia dintre nivelul PIB n funcie de populaia totala.Ne intereseaza s gasim un model econometric care s evidenieze influena populaiei asupra PIB-ului.Ne propunem s gsim un model prin care s determinm n ce msura aceti factori influeneaz Produsul Intern Brut,urmnd sa verificam cateva ipoteze a modelului de regresie,validitatea modelului dar i testarea semnificaiei parametrilor obinuii prin regresie.

2.Stadiul cunoaterii (literatura de specialitate)

Produsul intern brut (prescurtatPIB) este un indicator macroeconomic care reflect suma valorii de pia atuturor mrfurilor i serviciilor destinate consumului final, produse n toate ramurile economiei n interiorul unei ri n decurs de un an.

PIB-ul este suma cheltuielilor pentru consum a gospodriilor private i aorganizaiilor private non-profit, a cheltuielilor brute pentru investiii, acheltuielilor statului, a investiiilor n scopul depozitrii cai ctigurile dinexport din care se scadcheltuielile pentru importuri.

PIB-ul msoara valoarea produciei de bunuri i servicii n cadrul granielor unei ri.

Componentele PIB:

Consumul privat -este n mod normal cea mai mare component a PIB,reprezentndcheltuielile gospodriilor n economie. Aceste cheltuieli pot fi clasificate n: bunuri durabile, bunuri perisabile i servicii. Exemple:hran, chirie, bijuterii. Cheltuielile statului -sau consumul sectorului public, reprezintsuma tuturor cheltuielilor guvernamentale pentru bunuri finite iservicii.Include salariile angajailor din sectorul public, cumprarea de armament etc. Investiiile:includ investiii n fabrici, echipamente, inventari nu include schimburile de active existente.

Exporturile -reprezint exporturile brute ale unei ri, incluzndbunuri i servicii, destinate consumului ntr-o alt ar. Importurile -reprezint importurile brute.

Legatura dintre variabile

Pib-ul este influentat deexporturile nete astfel: cand exporturile suntmai maridecat importurile( adica exp net>0),valoarea PIBului creste.

Iar cand exporturilesunt sub limita importurilor,PIB-ul scade.Influenta consumului guv supra pib ului poatefi explicate prin faptul ca omodificare economica a cheltuielilorunei unitati economice(firma,consumatori,govern)-in sus sauin jos-afecteaza veniturile uneialte unitati.

Unitatea de masura a fost considerataeuro/loc.Ptr a elimina diferentele dintre nrde locuitori ai tarilor considerate,valorile PIB ului si a componentelor sale aufost impartite la nr delocuitor.

Produsul Intern Brut se poate calcula i la nivelul unei regiuni sau localiti: PIB=consum+investiii+export-importuri PIB=renumerarea salariailor+excedentul brut de exploatare+alte impozite pe producie-alte subvenii de producie+impozite pe produse+taxele vamale-subvenii produse. PIB(metoda veniturilor)=salarii+profituri+dobnzi+rente+alte venituri din proprietate+taxe indirecte-subvenii.

Modelul simplu de regresie 1. Definirea si caracterizarea analizei de regresie Analiza de regresie se ocupa cu descrierea si evaluarea legaturii dintre o variabila dependent sau explicata si una sau mai multe variabile independente sau explicative, cu scopul de a determina forma si directia legaturii dintre variabile, precum si de a previziona evolutia medie a populatiei cercetate. Modelul econometric cel mai simplu este cel al regresiei simple, in care o variabila dependenta este explicate de o singura variabila independent. Notand cu y variabila dependenta si cu x1, x2, .xn variabilele independente, se disting urmatoarele situatii: -daca m=1, exista o singura variabila x si, deci, ne aflam in situatia asa-numitei regresii simple; -daca m>1, avem mai mult de o variabila independenta x si, deci, ne aflam in situatia asa-numitei regresii multiple. In analiza de regresie, exista o asimetrie in ceea ce priveste modul in care sunt tratate cele doua variabile, cea dependenta respectiv, cea independenta, astfel ca variabila independenta este determinista (functionala sau matematica), in timp ce variabila dependenta este staistica (stocastice sau aleatorie).

2. Modelul clasic de regresie liniara A. Forma generala a modelului simplu de regresie Pentru modelul linear simplu de regresie, functia f(x) este liniara in x, si anume: f(x)=+x,unde , sunt parametrii functiei liniare de regresie. Daca dependenta este una stocastica, atunci: y=f(x)+,unde se numeste eroare de semnificatie (specificatie) si are o distributie de probabilitate cunoscuta (este o variabila aleatoare). Aceasta ultima relatie contine doua componente, si anume: -prima, +x , este component determinista a variabilei dependente y, si reprezinta coeficientii de regresie sau parametrii de regresie pe cdare ii estimam pe baza valorilor lui y si x; -a doua, , este componenta stocastica sau aleatorie. Termenul eroare dintr-o ecuatie sticastica reprezinta efectul tuturor variabilelor care sunt omise din model, dar care, colectiv, afecteaza variabila dependenta y. Variabila reprezinta eroarea de specificatie (diferenta dintre modelul real si modelul specificat); aceasta eroare este necunoscuta si va ramane necunoscuta.

B. Sursele erorii ( componentei sticastice ) 1. Limitele teoriei, in sensul ca, theoretic, se cunoaste ca o variabila explicata depinde doar de un numar de variabile explicative care sunt esentiale. 2. Lipsa unor date, in sensul ca, desi se constata ca o variabila explicative poate influenta variabila explicata, totusi este imposibil sa se obtina date despre ea. 3. Variabile-nucleu vs. variabile periferice, in sensul ca, in analiza dependentelor, se aleg acele variabile explicative considerate esentiale (nucleu), urmand a le ignora pe acelea periferice ca importanta, al caror cost de culegere vs. importanta lor in model se considera nejustificat. 4. Comportamentul uman aleatoriu in structura sa face ca econometricianul sa aleaga uneori aleatoriu intre variabilele explicative depistate, intrucat, daca s-ar introduce toate variabilele considerate relevante, atunci ar fi foarte dificil de lucrat cu un astfel de model. 5. Erori de masurare a valorilor posibile ale variabilelor, in sensul ca, analiza modelului de regresie clasic presupune ca variabilele x si y sunt masurate corect, in realitate, putand sa apara din diferite motive erori de masurare. 6. Principiul simplificarii, in sensul ca, ne dorim sa pastram modelul de regresie cat mai simplificat prin prisma numarului de variabile explicative, problema adaugarii de noi variabile aparand doar atunci cand teoria nu este bine reprezentata intr-un astfel de model. 7. Forma gresita a functiei de regresie, in sensul ca, de exemplu, econometricianul utilizeaza o functionala liniara intre regresant (y) si regresor (x) si, de fapt, o functionala de gradul doi ar I mult mai buna in modelarea dependentei dintre cele doua variabile.

C. Semnificatia termenului liniar Exista doua semnificatii ale termenului liniar: a). liniaritatea in variabile: prima si poate cea mai naturala semnificatie a liniaritatii este aceea a dependentei liniare dintre regresant (y) si regresor (x); b). liniaritatea la parametrii: a doua interpretare a liniaritatii este aceea a dependentei liniare dintre parametrii si .