Оценка эффективности реализации региональных программ в сфере туризма (стр. 11 )

4) Строим саму регрессию, учитываем, что она может быть не линейной:

Таблица 2.30.

Линейная эконометрическая модель

Dependent Variable: YNEW
Method: Least Squares
Date: 05/25/13 Time: 14:29
Sample (adjusted): 2 105
Included observations: 101 after adjustments
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
YESNO	40.15366	16.31885	2.460569	0.0157
YEAR	47.41839	17.96065	2.640127	0.0097
TEATR	-0.591278	1.429424	-0.413648	0.6801
Q	0.003373	0.003388	0.995563	0.3221
NUMBER	-0.283200	0.205930	-1.375221	0.1724
MEROPR	0.001872	0.004600	0.407027	0.6849
INCOME	0.005644	0.001647	3.426350	0.0009
HOTEL	-0.041507	0.172593	-0.240492	0.8105
C	-67.78201	32.37186	-2.093856	0.0390
R-squared	0.173101	Mean dependent var	41.05690
Adjusted R-squared	0.101197	S. D. dependent var	80.23537
S. E. of regression	76.06732	Akaike info criterion	11.58600
Sum squared resid	532333.8	Schwarz criterion	11.81903
Log likelihood	-576.0930	Hannan-Quinn criter.	11.68034
F-statistic	2.407389	Durbin-Watson stat	2.482479
Prob(F-statistic)	0.020907

Попробуем добавить логарифм:

Таблица 2.31.

Эконометрическая модель с логарифмом перед переменной NUMBER

Dependent Variable: YNEW
Method: Least Squares
Date: 05/25/13 Time: 14:33
Sample (adjusted): 2 105
Included observations: 101 after adjustments
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
YESNO	36.01166	15.99289	2.251729	0.0267
YEAR	40.08985	17.66657	2.269249	0.0256
TEATR	-1.360228	0.859148	-1.583228	0.1168
Q	0.005730	0.003592	1.595150	0.1141
LOG(NUMBER)	-29.88974	13.31655	-2.244556	0.0272
MEROPR	-0.001233	0.004290	-0.287324	0.7745
INCOME	0.004910	0.001620	3.032023	0.0032
HOTEL	0.018876	0.172192	0.109621	0.9129
C	38.51898	53.37637	0.721649	0.4723
R-squared	0.199916	Mean dependent var	41.05690
Adjusted R-squared	0.130344	S. D. dependent var	80.23537
S. E. of regression	74.82378	Akaike info criterion	11.55303
Sum squared resid	515071.0	Schwarz criterion	11.78606
Log likelihood	-574.4282	Hannan-Quinn criter.	11.64737
F-statistic	2.873500	Durbin-Watson stat	2.417669
Prob(F-statistic)	0.006708

Итак, получили лучшую модель с точки зрения спецификации, значит, логарифмирование действительно необходимо.

6) Исключим лишние переменные:

Таблица 2.32.

Тест на лишние переменные

Redundant Variables: TEATR LOG(Q) MEROPR HOTEL C
F-statistic	1.801963	Prob. F(5,92)	0.1202
Log likelihood ratio	9.436338	Prob. Chi-Square(5)	0.0929

Значение вероятности больше 0,05, значит, переменные TEATR, LOG(Q), MEROPR, HOTEL можно исключить из модели.