Факторы, определяющие объем прямых иностранных инвестиций в регионы РФ
Из таблицы можно сделать вывод: имеется слабая корреляция между зависимой и независимыми переменными.
Из соображений экономии места здесь не приводится корреляционная матрица, которая имела бы свыше 30 рядов и столбцов, и которая теряла всякую наглядность. Вместо этого мы будем выбирать регрессоры для модели с относительно небольшими значениями корреляции. Здесь скажем, что включение в модель ВРП и ВРП лагированного недопустимо в силу того, что имеется тесная связь между ними.
К сожалению, имеющиеся данные не позволяют построить модели, которые были получены ранее (см. обзор статей). Поэтому в моделировании мы будем руководствоваться здравым смыслом и статистическими критериями.
Судя по таблице с корреляционной матрицей, логично попробовать построить модель, включая каждую из переменных, причем возможно добавление дополнительных переменных, если последнее будет целесообразным.
Перейдем к непосредственному моделированию прямых иностранных инвестиций.
Для начала приведем модели без учета панельной структуры данных (pooled model). Ниже мы выводим наиболее удачные варианты регрессии из широкого выбора регрессоров.
|
Variable |
POOLED_1 |
POOLED_2 |
POOLED_3 |
POOLED_4 |
|
y_pc_real |
0.0012 |
-0.0037 |
0.004 |
0.0038 |
|
2.11 |
-3.85 |
3.33 |
3.12 | |
|
trade_pc |
0.0973 |
0.1805 |
0.0852 |
0.0873 |
|
6.59 |
9.58 |
5.26 |
5.41 | |
|
y_produc |
-17.0967 |
-18.5816 |
-14.5773 |
-14.9918 |
|
-4.31 |
-5.01 |
-3.59 |
-3.71 | |
|
y_sale |
-37.1238 |
-28.3196 |
-46.3203 |
-45.7613 |
|
-4.43 |
-2.78 |
-5.41 |
-5.37 | |
|
y_energy |
-48.5253 |
-44.8415 |
-56.4352 |
-57.6027 |
|
-2.97 |
-2.86 |
-3.51 |
-3.6 | |
|
life_exp |
-81.4693 |
-50.9387 |
-101.2802 |
-116.1682 |
|
-4.85 |
-3.12 |
-5.86 |
-6.28 | |
|
migr_in |
-53.5267 |
-40.7747 |
-45.8392 |
-47.7984 |
|
-5.77 |
-4.16 |
-4.84 |
-5.05 | |
|
univer |
-10.6788 | |||
|
-2.31 | ||||
|
crime |
-181.5125 |
-212.5728 | ||
|
-3.17 |
-3.62 | |||
|
polution |
-0.704 |
-0.6417 | ||
|
-2.68 |
-2.44 | |||
|
dj_index_av |
0.0893 | |||
|
2.2 | ||||
|
_cons |
7243.6223 |
5147.1704 |
8929.5953 |
9006.3352 |
|
6.56 |
4.72 |
7.49 |
7.6 | |
|
N |
368 |
356 |
368 |
368 |
|
Adj R-squared |
0.3372 |
0.3011 |
0.3814 |
0.3726 |