2,315 matches
-
obținută în model aparține intervalului ),,( 21 dd deci testul nu este concludent. Analizând datele din modelul nostru, se observă că avem F = 119,43 și o probabilitate de 0,00. Prin urmare, putem să acceptăm că, în ansamblu, modelul de regresie liniară multiplă studiat este bun. Valoarea testului JB este 1,64. Se observă că skewness este egal cu 0,72, kurtosis este 3,72, iar probabilitatea testului este egală cu 0,43. Din această cauză acceptăm ipoteza nulă, și anume
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
studiat este bun. Valoarea testului JB este 1,64. Se observă că skewness este egal cu 0,72, kurtosis este 3,72, iar probabilitatea testului este egală cu 0,43. Din această cauză acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că regresia aceasta urmează o distribuție normală. Valoarea pe care o ia aici coeficientul de determinare este de 0,936, și astfel putem afirma că modelul de regresie este foarte bun. Aproximativ 93,6% din PIB este explicat prin intermediul modelului de regresie
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
egală cu 0,43. Din această cauză acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că regresia aceasta urmează o distribuție normală. Valoarea pe care o ia aici coeficientul de determinare este de 0,936, și astfel putem afirma că modelul de regresie este foarte bun. Aproximativ 93,6% din PIB este explicat prin intermediul modelului de regresie multiplă ales. Pentru primul model, ISD = f(PIB, export), exporturile influențează variația investițiilor străine directe mai semnificativ decât PIB, iar pentru cel de-al doilea model
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
regresia aceasta urmează o distribuție normală. Valoarea pe care o ia aici coeficientul de determinare este de 0,936, și astfel putem afirma că modelul de regresie este foarte bun. Aproximativ 93,6% din PIB este explicat prin intermediul modelului de regresie multiplă ales. Pentru primul model, ISD = f(PIB, export), exporturile influențează variația investițiilor străine directe mai semnificativ decât PIB, iar pentru cel de-al doilea model, și anume: PIB = f(ISD, export), exporturile influențează mai semnificativ decât ISD variația PIB
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
export), exporturile influențează variația investițiilor străine directe mai semnificativ decât PIB, iar pentru cel de-al doilea model, și anume: PIB = f(ISD, export), exporturile influențează mai semnificativ decât ISD variația PIB. Cel de-al doilea set de modele de regresie multiplă este alcătuit din trei variabile explicative, astfel: ISD = f(PIB, export, import) și PIB = f(ISD, export, import). Valoarea pe care o ia aici coeficientul de determinare este de 0,896, și astfel putem afirma că modelul de regresie
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
regresie multiplă este alcătuit din trei variabile explicative, astfel: ISD = f(PIB, export, import) și PIB = f(ISD, export, import). Valoarea pe care o ia aici coeficientul de determinare este de 0,896, și astfel putem afirma că modelul de regresie este foarte bun. Aproximativ 89,6% din investițiile străine directe sunt explicate prin intermediul modelului de regresie multiplă ales. Factorul cel mai semnificativ de influență al investițiilor străine directe este exportul, iar variabila cu cea mai slabă influență este importul. Dacă
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
f(ISD, export, import). Valoarea pe care o ia aici coeficientul de determinare este de 0,896, și astfel putem afirma că modelul de regresie este foarte bun. Aproximativ 89,6% din investițiile străine directe sunt explicate prin intermediul modelului de regresie multiplă ales. Factorul cel mai semnificativ de influență al investițiilor străine directe este exportul, iar variabila cu cea mai slabă influență este importul. Dacă exporturile cresc cu un milion de euro, atunci PIB va crește cu 0,056384 milioane de
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
importurile cresc cu un milion de euro, atunci PIB va crește cu 1,813380 milioane de euro. Dacă investițiile străine directe cresc cu un milion de euro, atunci PIB va crește cu 0,706438 milioane de euro. Coeficienții modelului de regresie simplă sunt semnificativi statistic. În modelul analizat, statistica DW este 1,43. Pentru un prag de semnificație de 5%, un număr de 15 observații și patru variabile de influență, valorile tabelate ale statisticii sunt: 1d 0,82, iar 2d 1
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
obținută în model aparține intervalului ),,( 21 dd deci testul nu este concludent. Analizând datele din modelul nostru, se observă că avem F = 159,63 și o probabilitate de 0,00. Prin urmare, putem să acceptăm că, în ansamblu, modelul de regresie liniară multiplă studiat este bun. Valoarea testului JB este 0,41. Se observă că skewness este 0,19, kurtosis este 3,72, iar probabilitatea testului este egală cu 0,81. Din această cauză acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
liniară multiplă studiat este bun. Valoarea testului JB este 0,41. Se observă că skewness este 0,19, kurtosis este 3,72, iar probabilitatea testului este egală cu 0,81. Din această cauză acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că regresia aceasta urmează o distribuție normală. Valoarea pe care o ia aici coeficientul de determinare este de 0,979, și astfel putem afirma că modelul de regresie este foarte bun. Aproximativ 97,9% din PIB este explicat prin intermediul modelului de regresie
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
egală cu 0,81. Din această cauză acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că regresia aceasta urmează o distribuție normală. Valoarea pe care o ia aici coeficientul de determinare este de 0,979, și astfel putem afirma că modelul de regresie este foarte bun. Aproximativ 97,9% din PIB este explicat prin intermediul modelului de regresie multiplă ales. Acest model este cel mai bun, deoarece are coeficientul de determinare cel mai mare. Factorul cel mai semnificativ de influență al PIB este importul
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
regresia aceasta urmează o distribuție normală. Valoarea pe care o ia aici coeficientul de determinare este de 0,979, și astfel putem afirma că modelul de regresie este foarte bun. Aproximativ 97,9% din PIB este explicat prin intermediul modelului de regresie multiplă ales. Acest model este cel mai bun, deoarece are coeficientul de determinare cel mai mare. Factorul cel mai semnificativ de influență al PIB este importul. În concluzie, putem afirma că modelele de regresie utilizate confirmă impactul investițiilor străine directe
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
PIB este explicat prin intermediul modelului de regresie multiplă ales. Acest model este cel mai bun, deoarece are coeficientul de determinare cel mai mare. Factorul cel mai semnificativ de influență al PIB este importul. În concluzie, putem afirma că modelele de regresie utilizate confirmă impactul investițiilor străine directe mai degrabă asupra exporturilor și importurilor, decât asupra produsului intern brut, ceea ce generează o serie de probleme legate de efectele investițiilor străine directe din punctul de vedere al eficienței micro și macroeconomice în România
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
punctul de vedere al eficienței micro și macroeconomice în România și pentru România, identificarea politicilor, instrumentelor și metodelor de creștere a eficienței investițiilor străine directe și de diminuare a ineficienței acestora pentru dezvoltarea durabilă a țării. 4.3. Analiza de regresie cu LAG-uri În vederea verificării rezultatelor analizei cantitative a efectelor investițiilor străine directe bazate pe analiza de regresie și corelație, simplă și multiplă, se introduce factorul de decalaj de timp (time-lag) în cadrul unei regresii multiple, în care PIB este variabila
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
de creștere a eficienței investițiilor străine directe și de diminuare a ineficienței acestora pentru dezvoltarea durabilă a țării. 4.3. Analiza de regresie cu LAG-uri În vederea verificării rezultatelor analizei cantitative a efectelor investițiilor străine directe bazate pe analiza de regresie și corelație, simplă și multiplă, se introduce factorul de decalaj de timp (time-lag) în cadrul unei regresii multiple, în care PIB este variabila rezultat, iar ISD și exporturile sunt variabile explicative decalate în timp față de PIB cu respectiv unu, doi și
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
a țării. 4.3. Analiza de regresie cu LAG-uri În vederea verificării rezultatelor analizei cantitative a efectelor investițiilor străine directe bazate pe analiza de regresie și corelație, simplă și multiplă, se introduce factorul de decalaj de timp (time-lag) în cadrul unei regresii multiple, în care PIB este variabila rezultat, iar ISD și exporturile sunt variabile explicative decalate în timp față de PIB cu respectiv unu, doi și trei ani, știind că de regulă, rezultatele investițiilor se realizează, nu în totalitate în anul în
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
și ISD pe perioada 2008-2011. Valoarea testului JB este 4,16. Se observă că skewness este -0,54, kurtiosis este 4,59, iar probabilitatea testului este egală cu 0,12. Din această cauză, acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că regresia aceasta urmează o distribuție normală. Legătura dintre PIB2011, PIB2009, export 2009, ISD2009 este liniară și foarte puternică. Modelul de regresie este valid, adică identificat corect din punct de vedere statistic. Parametrii modelului sunt statistic semnificativi. Modelul nu prezintă autocorelare și
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
4,59, iar probabilitatea testului este egală cu 0,12. Din această cauză, acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că regresia aceasta urmează o distribuție normală. Legătura dintre PIB2011, PIB2009, export 2009, ISD2009 este liniară și foarte puternică. Modelul de regresie este valid, adică identificat corect din punct de vedere statistic. Parametrii modelului sunt statistic semnificativi. Modelul nu prezintă autocorelare și poate fi folosit pentru prognoze. PIB2009, export 2009, ISD2009 explică în proporție de 87,81% variația PIB2011. Valoarea testului JB
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
de 87,81% variația PIB2011. Valoarea testului JB este 5,40. Se observă că skewness este 1,07, kurtosis este 3,38, iar probabilitatea testului este egală cu 0,06. Din această cauză acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că regresia aceasta urmează o distribuție normală. Legătura dintre PIB2011, PIB2008, export 2008, ISD2008 este liniară și foarte puternică. Modelul de regresie este valid, adică identificat corect din punct de vedere statistic. Parametrii modelului sunt statistic semnificativi. Modelul nu prezintă autocorelare și
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
3,38, iar probabilitatea testului este egală cu 0,06. Din această cauză acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că regresia aceasta urmează o distribuție normală. Legătura dintre PIB2011, PIB2008, export 2008, ISD2008 este liniară și foarte puternică. Modelul de regresie este valid, adică identificat corect din punct de vedere statistic. Parametrii modelului sunt statistic semnificativi. Modelul nu prezintă autocorelare și poate fi folosit pentru prognoze. PIB2008, export 2008, ISD2008 explică în proporție de 92,63% variația PIB2011. Valoarea testului JB
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
de 92,63% variația PIB2011. Valoarea testului JB este 62,31. Se observă că skewness este 2,15, kurtosis este 9,07, iar probabilitatea testului este egală cu 0,00. Din această cauză acceptăm ipoteza nulă, și anume, faptul că regresia aceasta nu urmează o distribuție normală. Erorile nu prezintă autocorelare. Decalajul de timp de trei ani evidențiază cea mai puternică legătură dintre PIB și investițiile străine directe, ceea ce confirmă și aserțiunea noastră inițială, potrivit căreia, investițiile generează efecte care se
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
și prin aplicarea modelului vectorial autoregresive (VAR). Analiza VAR s-a bazat pe datele ONRC, BNR și INS pentru indicatorii ISD, PIB, export și import, pe perioada 1997-2011 (anexa 9). Analiza econometrică a vectorilor autoregresivi (VAR) reprezintă un sistem de regresii liniare în care un set de variabile sunt estimate pe baza valorilor din trecut ale acelorași variabile sau ale altor variabile din set. Această metodă este des folosită pentru analizarea fenomenelor macroeconomice, deoarece acestea se manifestă ca sisteme dinamice complexe
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
Identificarea sistemului s-a realizat utilizând metoda de descompunere recursivă de tip Cholesky a matricei de varianță-covarianță a termenilor reziduali. Această metodă impune restricția ca o variabilă să nu fie influențată în prezent de Capitolul 4. Aplicarea metodelor cantitative ale regresiei simple și multiple, modelului LAG și analizei VAR 167 un șoc care le afectează pe cele ordonate ulterior acesteia. Acest lucru presupune distincția între diverse comportamente în economie, variabilele observate fiind rezultatele interacțiunii dintre oferta și cererea de pe piețe diferite
Economia României sub impactul investiţiilor străine directe by Marinela Geamănu () [Corola-publishinghouse/Science/225_a_443]
-
-și depăși adversarii în cadrul unei activități normative conduce la un grad mai redus de auto-determinare. În activitatea fizică, orientarea spre sarcină este un predictor mai bun al autodeterminării comparative cu orientarea spre sine (spre rezultat). Rezultatele sintetice ale analizelor de regresie privind formele mai autonome de motivație (identificată și intrinsecă) sunt prezentate în Tabelul 3. În ambele analize, orientarea spre sarcină este un bun predictor al activităților reglate prin identificare, valori (β= .43, p<.01) , prin ele însele sau prin plăcerea
ORIENTAREA SPRE OBIECTIVE CA PREDICTOR AL AUTODETERMINĂRII ÎN ACTIVITATEA FIZICĂ - UN STUDIU IN CONTEXTUL ROMÂNESC. In: ANUAR ŞTIINłIFIC COMPETIłIONAL în domeniul de ştiință - Educație fizică şi Sport by Marius Crăciun, Claudia Rus, Flavia Rusu, Melania Câmpeanu () [Corola-publishinghouse/Science/248_a_783]
-
respinsă. În practică, aplicarea testului ARCH presupune parcurgerea a trei pași. Pasul 1: Ecuația mediei (ARMA) este estimată, seriile de reziduuri. sunt calculate și reziduurile pătrate 2i sunt calculate. Pasul 2: 2i este utilizat pentru a construi o ecuație de regresie ca și. Pasul 3: Statistica empirică a testului ARCH, TxR2 este calculată, aici T fiind numărul de observații și R2, coeficientul de determinare al regresiei realizate în pasul 2. În ipoteza nulă, statistica TxR2 urmează o distribuție H2(q), unde
Cibernetica sistemelor economice by Emil Scarlat, Nora Chiriță () [Corola-publishinghouse/Science/222_a_216]