경제성장과 교육수준, 인플레율, 실업률간의 상관관계 분석(다중회귀분석적 접근)

소개글

경제성장과 교육수준, 인플레율, 실업률간의 상관관계 분석(다중회귀분석적 접근)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
1)모형의 설정
2)모형의 추정
3)모형의 해석

3. 결론

본문내용

2-t실용기준과 종합하여 본다면 유의한 변수가 된다고 할 수 있다. 고용률(z1)은 0.0065로서 유의수준 1%에서도 유의한 변수라 할 수 있다. 인플레이션율(b4)은 0.0563으로 t값과 마찬가지로 5%로에 거의 근접한 값을 보이고있다. R-squared값은 0.544514로 위의 변수들이 설명변수인 1인당 국민소득을 약 54%를 설명한다는 것을 알 수 있다.
위의 분석자료⑥과 분석자료④를 비교해보면 실업률대신 고용률을 넣었을때 고용률이 실업률보다 훨씬 유의한 변수라는 것을 알 수 있다. 또한 R-squared값도 12%가량 상승하기 때문에 실업률보다 고용률이 1인당 국민소득을 더욱 잘 설명한다고 할 수 있다.
위의 분석자료⑥에서 비교적 낮은 R-squared값과 높은 t값을 가지고있고, 실업률을 제외하고 고용률을 넣었을때 t값을 비록한 계수의 추정치가 크게 변하지 않을 것을 보아 다중공선성의 문제는 없다고 볼 수 있다.
한편 σi2 = σ2의 조건이 성립되지 않는 이분산의 경우에는 t통계량을 구하는 경우 올바른 검정통계량이 되지 못하기 때문에 컴퓨터에 의해 도출된 OLS추정치 및 그에 대한 검정통계량과 유의확률(P-value)값 등을 그대로 사용할 수 없다. 그래서 오차항의 이분산이 존재하는지 여부를 아래와 같이 분석해 보았다.
분석자료⑦
이분산을 점검하기 위한 검정통계치는 nR2로 이에 대한 유의확률(P-value)은 0.235877이 된다. 이는 유의수준 10%에서조차도 귀무가설 H0: α2=α3=α4=α5=α6=α7=0를 기각하지 못하므로 횡단면 자료 임에도 이분산은 존재하지 않는 것으로 분석되었다.
▲ 결 론
이상의 분석을 통해 한 국가의 경제를 설명하는 요인으로 고등교육취학률, 실업률 그리고 물가상승률을 살펴보았고 고용률을 추가로 넣어보았다. 고등교육취학률의 경우는 처음에 생각했던데로 경제수준을 설명하는 만족스러운 변수의 수치를 보여주었다. 즉 고등교육취학률이 높은 국가일수록 1인당국민소득이 비교적 높다는 것을 알 수 있었다. 실업률의 경우는 생각했던것과는 달리 5%의 유의수준에서 1인당국민소득을 설명하지 못하는 변수로 나타났다. 실업률의 경우는 위의 해석에서 말한바있는 실망근로자효과를 비롯하여 여러 가지 요인들로 인해 그 나라의 실업을 표현하기에는 부적절한부분이 있기에 그것을 고용률이라는 보다 명확한 변수로 교체하여 높은 수준의 t값을 나타내는 결과를 얻어내었다. 고용률을 사용한 결과를 통해 높은 고용수준을 보여주는 국가가 1인당국민소득이 높다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 물가상승률의 경우는 단순회귀분석의 경우 비교적 높은 수준의 t값으로 1인당국민소득을 잘 설명하는 변수로 볼 수 있었으나 실업률과 고등교육취학률과 함께 다중회귀분석에서 살펴볼 때는 5%로의 유의수준에서 1인당 국민소득을 설명하지 못하는 변수로 나타났다. 하지만 실업률대신 고용률을 넣은 다중회귀분석에서는 t값이 거의 2에 근접하여 명확하게 5%의 유의수준에서 유의한 설명변수가 되지는 못하지만 비교적 설명력이 높다는 것을 알 수 있었다.

키워드

계량분석,   경제성장,   고등취학율,   인플레율,   실업률,   다중회귀분석,   상관관계분석,   계량경제