Аналіз впливу динаміки складових сукупного попиту на економічне зростання і розвиток Латвії

Хоча темпи спаду ВВП  залишаються  високими, вони поступово починають  сповільнюватися, поліпшуються і інші індикатори, що свідчить про поступову  стабілізацію економіки.

В останньому кварталі 2009 року стабілізувалися  темпи скорочення обороту роздрібної торгівлі, з'явилися перші позитивні  сигнали в промисловому секторі, продовжував поліпшуватися зовнішньоторговельний  баланс. Динаміка цих показників дозволяє сподіватися на стабілізацію економіки  і поновлення її зростання у другому  півріччі 2010 року.

ВВП Латвії в 2010 р. знизився на 0,3% в  порівнянні з показником 2009 р. Зростання  ВВП Латвії в III кварталі 2010 р. склав 2,5% у річному вирахуванні, а з  урахуванням сезонних чинників - 2,9%. У порівнянні з II кварталом с. р. зростання  ВВП склало 0,9%. Такий показник зумовлений приростом у торгівлі на 17,4%, в  ​​галузі транспорту і зв'язку - на 5,4%, в ​​обробній промисловості - на 20,2%. Скорочення обсягів виробництва  спостерігалось у будівництві і  склало 13,1%. Питома вага торгівлі у структурі  ВВП Латвії становить 17,4%, галузі транспорту та зв'язку - 13,8%, обробній промисловості - 12,6%, будівництва - 6,4%.

 У свою чергу, в четвертому  кварталі 2010 р., за сезонно вирівняним  даними ВВП виріс на 3,6% в порівнянні  з аналогічним періодом 2009 р.

Зміни ВВП в 2010 р. зумовили зростання  на 10,6% обсягів торгівлі, обробної промисловості (+17,9%), на транспорті та у зв'язку (+1,6%) при збереженні спаду в будівництві (-9,6%) . Питома вага торгівлі у структурі  ВВП Латвії становить 15,1%, обробної промисловості - 13%, галузі транспорту та зв'язку - 11,5%, будівництва - 5,4%.

Експорт товарів (72,3% загального обсягу експорту) виріс на 14,1%, експорт послуг - на 13%. Обсяги імпорту товарів (85,1% загального обсягу) збільшилися на 17,8%, імпорту  послуг - на 11%.

 Незважаючи на те, що темпи  зростання латвійського валового  внутрішнього продукту (ВВП) як  і раніше відстають від найближчих  сусідів, у наступному році  ВВП Латвії буде рости швидше, ніж у Литві та Естонії.

Вже зараз є експортні сектори, які демонструють зростання, однак  цього поки не достатньо, щоб говорити про повне відновлення економіки.  2011 рік, має бути роком економічного підйому, і економіка відновиться  дуже швидко.

ВВП Латвії в наступному році продемонструє  більш швидше зростання, ніж у  Литві та Естонії, тому що в сусідніх країнах відновлення економіки  вже почалося і в подальшому не буде йти так швидко.

В основному зростання латвійської  економіки пов'язане із зовнішніми ринками, внутрішнє ж споживання як і раніше слабка і не може чинити серйозного впливу на підйом економіки.

Останні дані про ВВП показали не тільки цифри падіння ВВП, а й  зміни в обсягах економічної  структури ВВП. Приміром, ті галузі, які були орієнтовані в основному  на внутрішнє споживання і переживали бум зростання в період з 2004 по 2007 рік, сьогодні впали в обсягах та їх вага в структурі ВВП знизився. Це будівництво, торгівля та фінансове посередництво. У свою чергу, обробна промисловість, сільське господарство, транспорт та галузь зв'язку стали займати більший обсяг у структурі народного господарства. Це гарні процеси, які ведуть до створення такої структури ВВП, яка буде "працювати"для країни в довгостроковій перспективі. На сьогодні рушійною силою економіки є виробництво і експорт.

Ще можна  дослідити вплив відсоткових  змін кожної із незалежних змінних  на залежну змінну ВВП. Для цього будуємо log-log модель (рис.5). Рівняння набуло нового вигляду:

LOG(GROSS_DOMESTIC_P)=0.656003+0.706413*LOG(HOUSEHOLD_AND_NP)+0.092975*LOG(GROSS_FIXED_CAPI)+0.142495*LOG(FINAL_CONSUMPTIO)+0.232569*LOG(EXPORTS_OF_GOODS)-0.158366*LOG(IMPORTS_OF_GOODS)

Оцінюючи показники Probability, Akaike info criterion і Schwarz criterion, R-squared, Durbin-Watson stat, бачимо, що суттєвих змін вони не зазнали і їх різниці не відіграють істотного впливу.

Аналіз коефіцієнтів дозволяє стверджувати, що збільшення на 1%

• Споживчих видатків збільшить ВВП на 0.706418%
• Інвестиційних видатків збільшить ВВП на 0.092975%
• Державних видатків збільшить ВВП на 0.142495%
• Експорту збільшить ВВП на 0.232569%
• Імпорту зменшить ВВП на 0.158366%

Durbin-Watson stat=2.083740 - говорить про відсутність автокореляції.

Dependent Variable: LOG(GROSS_DOMESTIC_P)
Method: Least Squares
Date: 05/04/11   Time: 12:35
Sample: 1995:1 2010:4
Included observations: 64
LOG(GROSS_DOMESTIC_P)=C(1)+C(2)*LOG(HOUSEHOLD_AND_NP
)+C(3)*LOG(GROSS_FIXED_CAPI)+C(4)*LOG(FINAL_CONSUMP
TIO)+C(5)*LOG(EXPORTS_OF_GOODS)-C(6)
*LOG(IMPORTS_OF_GOODS)
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C(1)	0.656003	0.068781	9.537565	0.0000
C(2)	0.706413	0.060216	11.73129	0.0000
C(3)	0.092975	0.016269	5.714901	0.0000
C(4)	0.142495	0.027286	5.222253	0.0000
C(5)	0.232569	0.041329	5.627282	0.0000
C(6)	0.158366	0.041014	3.861292	0.0003
R-squared	0.998525	Mean dependent var		7.828483
Adjusted R-squared	0.998398	S.D. dependent var		0.550793
S.E. of regression	0.022043	Akaike info criterion		-4.702595
Sum squared resid	0.028182	Schwarz criterion		-4.500200
Log likelihood	156.4830	Durbin-Watson stat		2.083740

                                                                                                           Рис. 5

Таким самим  методом досліджуємо модель динаміки залежності показника ВВП на душу населення. Рівняння матиме такий самий вигляд (рис.5): GROSS_DOMESTIC_P=C(1)+C(2)*FINAL_CONSUMPTIO+C(3)*GROSS_FIXED_CAPI+C(4)*HOUSEHOLD_AND_NP+C(5)*EXPORTS_OF_GOODS-C(6)*IMPORTS_OF_GOODS

Dependent Variable: GROSS_DOMESTIC_P
Method: Least Squares
Date: 05/03/11   Time: 15:10
Sample: 1995:1 2010:4
Included observations: 64
GROSS_DOMESTIC_P=C(1)+C(2)*HOUSEHOLD_AND_NP+C(3)
*GROSS_FIXED_CAPI+C(4)*FINAL_CONSUMPTIO+C(5)
*EXPORTS_OF_GOODS-C(6)*IMPORTS_OF_GOODS
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C(1)	-1.750047	16.10579	-0.108660	0.9138
C(2)	1.109378	0.110463	10.04297	0.0000
C(3)	0.224509	0.102230	2.196122	0.0321
C(4)	0.472965	0.163402	2.894483	0.0053
C(5)	0.451293	0.094786	4.761171	0.0000
C(6)	0.084716	0.100560	0.842441	0.4030
R-squared	0.994224	Mean dependent var		1256.250
Adjusted R-squared	0.993726	S.D. dependent var		678.6717
S.E. of regression	53.75834	Akaike info criterion		10.89593
Sum squared resid	167617.6	Schwarz criterion		11.09833
Log likelihood	-342.6699	Durbin-Watson stat		1.958708

 
                                                                                                                                       Рис. 6

Як бачимо виникає проблема з Probability у показника імпорту. Також може виникнути проблема мультиколінеарності даних. Тому перевіряємо значення кореляції між незалежними змінними (рис.6). Кореляційна матриця підтвердила існування мультиколінеарності між змінними. Спробуємо усунути її методом перших різниць (рис.7). рівняння набуде нового вигляду: GROSS_DOMESTIC_P(-1)=C(1)+C(2)*FINAL_CONSUMPTIO(-1)+C(3)*GROSS_FIXED_CAPI(-1)+C(4)*HOUSEHOLD_AND_NP(-1)+C(5)*EXPORTS_OF_GOODS(-1)-C(6)*IMPORTS_OF_GOODS(-1)

 

	IMPORTS_OF_GOODS	HOUSEHOLD_AND_NP	GROSS_FIXED_CAPI	GROSS_DOMESTIC_P	FINAL_CONSUMPTIO	EXPORTS_OF_GOODS
IMPORTS_OF_GOODS	1.000000	0.973847	0.950175	0.971520	0.898348	0.948977
HOUSEHOLD_AND_NP	0.973847	1.000000	0.916841	0.995581	0.933418	0.968879
GROSS_FIXED_CAPI	0.950175	0.916841	1.000000	0.919487	0.872467	0.868868
GROSS_DOMESTIC_P	0.971520	0.995581	0.919487	1.000000	0.937892	0.973786
FINAL_CONSUMPTIO	0.898348	0.933418	0.872467	0.937892	1.000000	0.884242
EXPORTS_OF_GOODS	0.948977	0.968879	0.868868	0.973786	0.884242	1.000000

                                                                                                                                                                              Рис. 7

 

Dependent Variable: GROSS_DOMESTIC_P(-1)
Method: Least Squares
Date: 05/03/11   Time: 15:18
Sample(adjusted): 1995:2 2010:4
Included observations: 63 after adjusting endpoints
GROSS_DOMESTIC_P(-1)=C(1)+C(2)*HOUSEHOLD_AND_NP(-1)
+C(3)*GROSS_FIXED_CAPI(-1)+C(4)*FINAL_CONSUMPTIO(-1)
+C(5)*EXPORTS_OF_GOODS(-1)-C(6)*IMPORTS_OF_GOODS(
-1)
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C(1)	-0.666980	16.45460	-0.040535	0.9678
C(2)	1.125931	0.118914	9.468478	0.0000
C(3)	0.227048	0.103183	2.200453	0.0318
C(4)	0.459699	0.167999	2.736317	0.0083
C(5)	0.431861	0.107424	4.020168	0.0002
C(6)	0.086465	0.101397	0.852734	0.3974
R-squared	0.994054	Mean dependent var		1241.270
Adjusted R-squared	0.993532	S.D. dependent var		673.3726
S.E. of regression	54.15387	Akaike info criterion		10.91193
Sum squared resid	167160.6	Schwarz criterion		11.11604
Log likelihood	-337.7258	Durbin-Watson stat		1.949429

                                                                                                                                            Рис. 8

Порівнявши  показники, бачимо, що першій моделі кращі Durbin-Watson stat та R-squared, Akaike info criterion і Schwarz criterion, в другій - Probability, різниця між ними є дуже незначною, тому моделі суттєво не відрізняються між собою. Все ж для дослідження обираю першу модель і за допомогою LM-тесту (рис.9). перевіряю її на автокореляцію залишків. Показник показник Probability – низький, тому роблю висновок,що автокореляція відсутня.

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic	0.222539	Probability		0.000231
Obs*R-squared	1.040632	Probability		0.000009
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 05/04/11   Time: 12:26
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C(1)	-0.028732	17.30261	-0.001661	0.7487
C(2)	0.042093	0.134134	0.313812	0.7549
C(3)	0.002377	0.111336	0.021354	0.2830
C(4)	-0.073181	0.198126	-0.369364	0.1133
C(5)	0.000330	0.111842	0.002951	0.4977
C(6)	0.023197	0.113895	0.203667	0.6394
RESID(-1)	0.000244	0.147067	0.001656	0.7987
RESID(-2)	-0.114900	0.152742	-0.752251	0.1552
RESID(-3)	0.003675	0.144688	0.025398	0.3798
RESID(-4)	-0.105324	0.155459	-0.677508	0.1010
R-squared	0.016518	Mean dependent var		3.67E-14
Adjusted R-squared	-0.150488	S.D. dependent var		51.92435
S.E. of regression	55.69449	Akaike info criterion		11.02226
Sum squared resid	164399.4	Schwarz criterion		11.36244
Log likelihood	-337.2011	Durbin-Watson stat		1.973356