Эконометрический анализ влияния экономических показателей на численность пользователей Интернета
Государственный университет
Высшая школа экономики
Нижегородский филиал
Эссе по эконометрике
Тема: «Эконометрический анализ влияния экономических показателей на численность пользователей Интернета»
Нижний Новгород
2008 г.
В наше время Интернет получил большое распространение. Пользователями Интернета в более развитых странах являются почти все слои населения, в менее экономически успешных государствах люди никогда не слышали о компьютерах и Интернете. Цель данной работы – показать зависимость численности пользователей Интернет в конкретной стране от экономических показателей, таких как ВВП на душу населения, национальный доход на душу населения, количество пользовательских компьютеров, а также степень урбанизации населения. Казалось бы, связь ясна: чем больше ВВП и НД, тем больше компьютеров в стране и соответственно больше пользователей всемирной паутины; чем больше городского населения относительно сельского, тем оно образованней и «продвинутей». Однако на практике это оказывается не совсем так. Ряд африканских стран вообще живет по племенным законам.
В этой работе я попытаюсь доказать существование прямой взаимосвязи между численностью пользователей Интернет и ВВП, НД и др. Попытаюсь доказать, что именно эти факторы влияют на количество пользователей ПК и Интернете в большей степени, попробую объяснить полученные результаты теоретически и подведу итог исследованию, сделав собственные выводы на основе проведенных исследований.
Сбор данных осуществлялся при использовании сайта www.geohive.com GeoHive: Global Statistics. В работу включена информация о выборке из 172 стран нашей планеты. Чтобы сделать моё исследование наиболее эффективным, я постараюсь следовать плану:
1. определить зависимую переменную и выбор регрессоров
2. построить регрессию (модель)
3. протестировать модель, оценить её «качество»
4. проанализировать результаты
5. сделать собственные выводы
В качестве метода исследования я использую эконометрический анализ, который буду осуществлять с помощью эконометрического пакета EViews 3.1, разработанного специально для этих целей.
Для описания зависимости я выбрала 6 переменных:
1. intusers – количество пользователей Интернет в стране
2. pc – численность пользовательских компьютеров в стране
3. gdp – Gross Domestic Product – ВВП на душу населения
4. gni – Gross National Income – НД на душу населения
5. urban – численность городского населения
6. rural - численность сельского населения
Выбрав 172 страны, я занесла данные в EViews и настало время для анализа данных. В первую очередь проверяем данные на ошибки.
ВВП на душу населения: нет отрицательных величин, но колеблется переменная значительно. Объяснить это легко, так как в выборке присутствуют как беднейшие страны, так и богатейшие.
Остальные переменные также необходимо смотреть на наличие ошибок, однако чтобы не загромождать эссе, графики я приводить не буду.
Далее смотрим взаимную корреляцию переменных:
URBAN
GDP
GNI
INTUSERS
PC
RURAL
URBAN
1.000000
0.056682
0.089996
0.736664
0.557379
0.873801
GDP
0.056682
1.000000
0.780379
0.302719
0.331656
-0.068260
GNI
0.089996
0.780379
1.000000
0.400436
0.438161
-0.060708
INTUSERS
0.736664
0.302719
0.400436
1.000000
0.964982
0.426228
PC
0.557379
0.331656
0.438161
0.964982
1.000000
0.211864
RURAL
0.873801
-0.068260
-0.060708
0.426228
0.211864
1.000000
Видим, что на численность пользователей Интернет огромное влияние оказывает число компьютеров в стране. Кроме того, немаловажное значение имеет численность урбанизированного населения.
Численность городского населения сильно зависит от национального дохода на душу населения.
Количество компьютеров в стране также связано с числом пользователей Интернет и степенью урбанизации населения.
А на число сельского населения оказывают влияние ВВП и НД в обратной зависимости, т.е. чем меньше ВВП и НД, тем больше населения занимается ручным трудом и сельским хозяйством. Это является показателем отсталости экономики и подтверждает правильность строящейся регрессии.
Строим регрессию, в которую включаем переменные из теоретической модели:
Ls intusers c pc gdp gni urban rural
Dependent Variable: INTUSERS
Method: Least Squares
Date: 02/27/08 Time: 02:03
Sample(adjusted): 4 172
Included observations: 132
Excluded observations: 37 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-346430.8
250802.2
-1.381291
0.1696
GDP
10.32608
22.95037
0.449931
0.6535
GNI
502.9395
345.3779
1.456201
0.1478
PC
0.719045
0.014848
48.42816
0.0000
URBAN
0.090404
0.010513
8.598902
0.0000
RURAL
0.005584
0.005304
1.052842
0.2944
R-squared
0.989265
Mean dependent var
5812423.
Adjusted R-squared
0.988838
Страницы: 1, 2
