Вычисление коэффициента эластичности между ростом объема денежного агрегата М1 и ростом ВВП: для того, чтобы найти степенное уравнение регрессии между зависимой переменной «ВВП КНР, в текущих ценах, млрд юаней» и независимой переменной «денежный агрегат M1 КНР», обозначим их символами, соответственно, как GDP_CN и M1_CN, а затем прологарифмируем и решим линеаризованное уравнение регрессии с помощью статистической программы EViews. Подробный вывод данных по решению данного уравнения регрессии представлен в таблице Г.2 Приложения Г.
В результате мы получили в логарифмическом виде следующее уравнение регрессии:
LOG(GDP_CN)= 1,052*LOG(M1_CN). (Г.3)
Коэффициент регрессии в уравнении у нас получился статистически значимым с 0,05 уровнем надежности, а коэффициент детерминации R-squared оказался равен 0,980, то есть изменения независимой переменной M1_CN в 98,0 % случаев объясняют динамику зависимой переменной GDP_ CN. Заметим, что данное уравнение у нас без константы, поскольку последняя оказалась статистически незначимой.
После потенцирования получаем следующее степенное уравнение регрессии:
GDP_CN= aM1_CN>b =M1_CN>U°>52 (Г.4)
Последнее уравнение можно интерпретировать следующим образом: в период с 2002 г. по 2012 г. рост объема денежного агрегата М1 на 1,0 % приводил к росту объема ВВП КНР на 1,052 % (коэффициент эластичности) при нулевом исходном уровне.
Вычисление коэффициента эластичности между ростом объема денежного агрегата М2 и ростом ВВП: для того, чтобы найти степенное уравнение регрессии между зависимой переменной «ВВП КНР, в текущих ценах, млрд юаней» и независимой переменной «денежный агрегат M2 КНР, в млрд юаней», обозначим их символами, соответственно, как GDP_CN и M2_CN, а затем прологарифмируем и решим линеаризованное уравнение регрессии с помощью статистической программы EViews. Подробный вывод данных по решению данного уравнения регрессии представлен в таблице Ж.3 Приложения Ж.
В результате мы получили в логарифмическом виде следующее уравнение регрессии:
LOG(GDP_CN)= 0,952*LOG(M2_CN). (Г.5)
Коэффициент регрессии в уравнении у нас получился статистически значимым с 0,05 уровнем надежности, а коэффициент детерминации R-squared оказался равен 0,985, то есть изменения независимой переменной M2_CN в 98,5 % случаев объясняет динамику зависимой переменной GDP_ CN. Заметим, что данное уравнение у нас без константы, поскольку последняя оказалась статистически незначимой.
После потенцирования получаем следующее степенное уравнение регрессии:
GDP_CN= M2_CN>0,>952 (Г.6)
Последнее уравнение можно интерпретировать следующим образом: в период с 2002 г. по 2012 г. рост объема денежного агрегата М2 на 1,0 % приводил к росту ВВП с КНР на 0,952 % (коэффициент эластичности) при нулевом исходном уровне.