Оценка эффективности реализации региональных программ в сфере туризма (стр. 3 )

4) Теперь пришло время построить непосредственно саму модель, при этом необходимо проанализировать – линейной ли она будет или не линейной. Характер зависимости обычно проверяется с помощью программы Eviews путём поочерёдного добавления логарифма к различным переменным. Однако, предположение о наличии нелинейной зависимости делается, исходя из логических соображений. Когда переменных довольно много, для экономии времени можно сразу приступить к помощи Eviews. Для этого логарифмируем разные переменные и сверяем полученные модели по значению R2-adj (чем выше, тем лучше), а также по критериям Акайке и Шварца (чем ниже, тем лучше). В результате, нам удастся выбрать наилучшую с нашей точки зрения модель.

Таблица 2.3.

Эконометрическая модель с логарифмом перед переменной HOTEL

Dependent Variable: YNEW
Method: Least Squares
Date: 05/18/13 Time: 17:29
Sample (adjusted): 2 71
Included observations: 68 after adjustments
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
YESNO	47.24851	21.35496	2.212531	0.0307
TEATR	-0.899811	2.227780	-0.403905	0.6877
Q	0.007504	0.005086	1.475589	0.1453
NUMBER	-0.366348	0.284804	-1.286318	0.2033
MEROPR	0.002073	0.005694	0.364107	0.7171
LOG(HOTEL)	-17.61674	20.62953	-0.853958	0.3965
INCOME	0.010348	0.002476	4.179707	0.0001
C	-16.33263	68.44971	-0.238608	0.8122
R-squared	0.267028	Mean dependent var	47.45588
Adjusted R-squared	0.181515	S. D. dependent var	93.75701
S. E. of regression	84.82212	Akaike info criterion	11.82912
Sum squared resid	431687.6	Schwarz criterion	12.09024
Log likelihood	-394.1901	Hannan-Quinn criter.	11.93258
F-statistic	3.122648	Durbin-Watson stat	2.496159
Prob(F-statistic)	0.007060

Таблица 2.4.

Эконометрическая модель с добавлением логарифма перед переменной INCOME

Dependent Variable: YNEW
Method: Least Squares
Date: 05/18/13 Time: 17:31
Sample (adjusted): 2 71
Included observations: 68 after adjustments
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
YESNO	43.77008	22.78899	1.920668	0.0595
TEATR	0.165888	2.678363	0.061936	0.9508
Q	0.002676	0.004870	0.549612	0.5846
NUMBER	-0.356686	0.346135	-1.030482	0.3069
MEROPR	0.003030	0.006517	0.464928	0.6437
HOTEL	-0.037692	0.329028	-0.114557	0.9092
LOG(INCOME)	97.80372	35.57345	2.749346	0.0079
C	-860.0405	325.1706	-2.644890	0.0104
R-squared	0.161887	Mean dependent var	47.45588
Adjusted R-squared	0.064107	S. D. dependent var	93.75701
S. E. of regression	90.70201	Akaike info criterion	11.96317
Sum squared resid	493611.3	Schwarz criterion	12.22429
Log likelihood	-398.7477	Hannan-Quinn criter.	12.06663
F-statistic	1.655622	Durbin-Watson stat	2.572985
Prob(F-statistic)	0.137497

Таблица 2.5.

Эконометрическая модель с добавлением логарифма перед переменной NUMBER

Dependent Variable: YNEW
Method: Least Squares
Date: 05/18/13 Time: 17:32
Sample (adjusted): 2 71
Included observations: 68 after adjustments
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
YESNO	37.34606	20.28954	1.840656	0.0706
TEATR	-2.221175	1.199386	-1.851927	0.0690
Q	0.011843	0.005108	2.318525	0.0238
LOG(NUMBER)	-44.54641	17.24051	-2.583822	0.0122
MEROPR	-0.000686	0.005772	-0.118850	0.9058
HOTEL	-0.087529	0.261425	-0.334815	0.7389
INCOME	0.009829	0.002333	4.213303	0.0001
C	69.28942	58.06009	1.193409	0.2374
R-squared	0.319631	Mean dependent var	47.45588
Adjusted R-squared	0.240254	S. D. dependent var	93.75701
S. E. of regression	81.72179	Akaike info criterion	11.75465
Sum squared resid	400707.0	Schwarz criterion	12.01577
Log likelihood	-391.6581	Hannan-Quinn criter.	11.85811
F-statistic	4.026772	Durbin-Watson stat	2.436042
Prob(F-statistic)	0.001127

Таблица 2.6.