Оценка эффективности реализации региональных программ в сфере туризма (стр. 8 )

4) Теперь пришло время построить непосредственно саму модель, при этом необходимо проанализировать – линейной ли она будет или не линейной.

Таблица 2.22.

Линейная эконометрическая модель

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/25/13 Time: 13:39
Sample: 1 34
Included observations: 33
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
YESNO2009	17.69342	17.17641	1.030100	0.3132
TURFIRM	-0.144790	0.257587	-0.562101	0.5793
TEATR	3.896091	2.408332	1.617755	0.1188
RABCULT	-0.005534	0.005007	-1.105286	0.2800
QMEROPR	0.000804	0.006173	0.130204	0.8975
MUSFOND	-0.022868	0.014225	-1.607591	0.1210
MONEY	-0.000830	0.001349	-0.615322	0.5441
HOTELS	0.195821	0.182188	1.074833	0.2931
C	45.07427	26.83560	1.679645	0.1060
R-squared	0.223320	Mean dependent var	27.87111
Adjusted R-squared	-0.035573	S. D. dependent var	38.03551
S. E. of regression	38.70611	Akaike info criterion	10.37687
Sum squared resid	35955.91	Schwarz criterion	10.78501
Log likelihood	-162.2184	Hannan-Quinn criter.	10.51420
F-statistic	0.862597	Durbin-Watson stat	2.167693
Prob(F-statistic)	0.560085

Таблица 2.23.

Эконометрическая модель с логарифмом перед переменными TURFIRM и HOTELS

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/25/13 Time: 13:42
Sample: 1 34
Included observations: 33
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
YESNO2009	19.22896	17.21033	1.117291	0.2749
LOG(TURFIRM)	-23.90234	16.69417	-1.431778	0.1651
TEATR	2.475126	2.019295	1.225738	0.2322
RABCULT	-0.002395	0.004333	-0.552630	0.5856
QMEROPR	0.000342	0.005886	0.058099	0.9542
MUSFOND	-0.012014	0.012904	-0.931025	0.3611
MONEY	-0.001901	0.001532	-1.240602	0.2267
LOG(HOTELS)	12.28664	16.00662	0.767597	0.4502
C	97.97329	72.17127	1.357511	0.1872
R-squared	0.239566	Mean dependent var	27.87111
Adjusted R-squared	-0.013912	S. D. dependent var	38.03551
S. E. of regression	38.29918	Akaike info criterion	10.35573
Sum squared resid	35203.85	Schwarz criterion	10.76387
Log likelihood	-161.8696	Hannan-Quinn criter.	10.49306
F-statistic	0.945114	Durbin-Watson stat	2.258068
Prob(F-statistic)	0.499364

5) Оценив вышеприведенные модели, делаем вывод, что следует логарифмировать переменные Turfirm и Rabcult. Получаем следующую регрессионную модель:

Таблица 2.24.

Эконометрическая модель с логарифмом перед переменными TURFIRM и RABCULT

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/25/13 Time: 13:44
Sample: 1 34
Included observations: 33
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
YESNO2009	19.87274	16.38949	1.212529	0.2371
LOG(TURFIRM)	-19.07592	15.47416	-1.232759	0.2296
TEATR	3.179664	1.844673	1.723701	0.0976
LOG(RABCULT)	-24.27417	19.02217	-1.276099	0.2141
QMEROPR	0.001631	0.005665	0.287864	0.7759
MUSFOND	-0.018776	0.011786	-1.593045	0.1242
MONEY	-0.002032	0.001410	-1.441412	0.1624
HOTELS	0.233468	0.163029	1.432069	0.1650
C	300.4316	129.4468	2.320889	0.0291
R-squared	0.297923	Mean dependent var	27.87111
Adjusted R-squared	0.063898	S. D. dependent var	38.03551
S. E. of regression	36.80026	Akaike info criterion	10.27589
Sum squared resid	32502.22	Schwarz criterion	10.68403
Log likelihood	-160.5521	Hannan-Quinn criter.	10.41321
F-statistic	1.273038	Durbin-Watson stat	2.500116
Prob(F-statistic)	0.302957

6) Затем, для улучшения модели, избавляемся от лишних переменных. Для этого проделываем соответствующий тест на Redundant Variables.