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L’analyse de l’indice de développement humain utilisant des méthodes économétriques

L’analyse de l’indice de développement humain utilisant des méthodes économétriques



L’analyse de l’indice de développement humain utilisant des méthodes économétriques


1. La description des variables

            L’indice du developpement humain (IDH)

L'indice du développement humain (IDH) est un indice statistique composite, créé par le Programme des Nations Unies pour le Développement (PNUD) en 1990, évaluant le niveau de développement humain des pays du monde.

Le concept du développement humain est plus large que ce qu'en décrit l'IDH qui n'en est qu'un indicateur créé par le PNUD pour évaluer ce qui n'était mesuré auparavant qu'avec imprécision. L'indicateur précédent utilisé, le PIB par habitant, ne donne pas d'information sur le bien-être individuel ou collectif, mais n’évalue que la production économique. Il présente des écarts qui peuvent être très importants avec l'IDH.

L'IDH est un indice composite, compris entre 0 (tres faible) et 1 (excellent), calculé par la moyenne de trois indices:

v    la santé /longévité (mesurées par l'espérance de vie à la naissance), qui permet de mesurer indirectement la satisfaction des besoins matériels essentiels tels que l'accès à une alimentation saine, à l'eau potable, à un logement décent, à une bonne hygiène et aux soins médicaux.

v    le savoir ou niveau d'éducation. Il est mesuré par le taux d'alphabétisation des adultes (pourcentage des 15 ans et plus, sachant écrire et comprendre aisément un texte court et simple traitant de la vie quotidienne) et le taux brut de scolarisation (mesure combinée des taux pour le primaire, le secondaire et le supérieur). Il traduit la satisfaction des besoins immatériels tels que la capacité à participer aux prises de décision sur le lieu de travail ou dans la société ;

v    le niveau de vie (logarithme du produit intérieur brut par habitant en parité de pouvoir d'achat), afin d'englober les éléments de la qualité de vie qui ne sont pas décrits par les deux premiers indices tels que la mobilité ou l'accès à la culture.

On peut calculer l’IDH apres la formule suivante:

                                                                   A= indice de longévité

                                                       ou       D= indices de longévité

                                                                  E=niveau de vie.

Indice

Mesure

Valeur minimale

Valeur maximale

Formule

Longévité

espérance de vie à la naissance (EV)

25 ans

85 ans

A =

Education

Taux d'alphabétisation (TA)

0%

100%

D =

Taux brut de scolarisation (TBS)

0%

100%

Niveau de vie

logarithme du PIB par habitant en parite de pouvoir d'achat

100 USD

40.000 USD

E=

2. La représentation graphique


3. La spécification du modèle IDH, indice d’espérance de vie, indice de     niveau d’instruction:

      y=a+bx1+cx2.

      Ou : y = IDH

             x1= indice d’esperance de vie

            x2 = indice de niveau d’instruction

4. L’estimation des paramètres

            Conformément au tableau « La régression entreIDH, l’ indice d’esperance de vie et l’indice de niveau d’instruction », les valeurs de paramètres sont les suivantes :

a = -0.341453715

b = 0.73537364

c = 0.638297518

·       Y= -0.34+ 0.73X1+ 0.64X2 (valeur theoretique)

5. La vérification des paramètres

           5.1.La discussion économétrique du modèle

         Le test ,,t’’

  Pour tester la validité des paramètres a, b, c, il est nécessaire d’établir les deux hypothèses (  et ) pour chaque paramètre, calculer la valeur du ,,t’’ et de la comparer avec ,,t’’ du tableau Student.

  La valeur du ,,t’’ du tableau Student correspondant à n –k =30-2=28  et α=0,05 est égale à 2,048.

·                                    Pour le paramètre ,,a’’ on a :

          H: a=0 ;

          H: a<>0.

          T calculé pour a est -5.8004668 qui est plus grand en module que 2,048, alors on   accepte l’hypothèse  H(a est significativement différent de 0).

·   Pour le paramètre ,,b’’ on a :

          H: b=0 ;

          H: b<>0.

          T calculé pour b est  16.5107328 qui est plus grande en module que 2,048, alors on accepte l’hypothèse H(b est significativement différent de 0).

·   Pour le paramètre ,,c’’ on a :

          H: c=0 ;

          H: c<>0.

          T calculé pour c est  10.1296979 qui est plus grande en module que 2,048, alors on accepte l’hypothèse H(c est significativement différent de 0).

Donc les trois valeurs en modules sont plus grandes que 2,048, ce qui signifie que les variables a, b et c sont significativement différents de '0'.

5.2. Le calcul de l’intervalle de confiance pour les paramètres

·   a appartient ( a- sa*tcritique ; a+ sa*tcritique) , sa*tcritique = 0.058866592*2,048= 0.12

       à a appartient a l’intervalle ( -0.46 ; -0.22)

·   b appartient ( b- sb*tcritique ; b+ sb*tcritique) , db = sb*tcritique = 0.044539128*2,048= 0.09

       à b appartient a l’intervalle ( 0.56 ; 0.83)

·   c appartient ( c- sc*tcritique ; c+ sc*tcritique) , dc = sc*tcritique = 0,063012493*2,048= 0.13

       à c appartient a l’intervalle ( 0.51 ; 0.77)

5.3. L’analyse économique du modèle

·   Si l’indice du niveau d’espérance de vie est égale a 0 et l’indice du niveau d’instruction est égale a 0 alors la valeur de l’IDH est négative (-0.341453715).

·   Si l’indice du niveau d’espérance de vie est égale a zéro et la valeur de l’indice du niveau d’instruction se modifie avec une unité alors la valeur de l’IDH se modifie avec 0.64.

·      Si l’indice du niveau d’instruction est égale a 0 et la valeur de l’indice du niveau d’espérance de vie se modifie avec une unité alors la valeur de l’IDH se modifie avec 0.74.

5.4. L’analyse de la qualité du modèle

Pour la validation du modèle choisi, on a utilisé le test Fischer qui suppose deux hypothèses :

H0 :

H1 :

Pour cela on a du obtenir la valeur du F calculé qui est le rapport entre MSR (la variance ajustée avec le degré de liberté) et MSE(la variance ajustée des erreurs) :

On doit chercher la valeur du F critique :

Fcritique = F 0,05 ;dfr ;df

dfr= 2

df = 27

Fcritique = F 0,05 ;2 ;27= 3,35

La valeur de Fcalcule>  la valeur de F critique (du tableau Fischer) donc on peut accepter la première hypothèse  H1. Le modèle est  viable et l’indice d’espérance de vie et l’indice du niveau d’instruction sont des facteurs essentiels qui influencent l’évolution de l’IDH.

La valeur du R2  (le rapport de détermination) est égale à 0,954236319 ce qui signifie que 95% de la variation des IDH est expliquée par l’influence des indices.

La valeur du R(coefficient de corrélation linéaire) est égale à 0,976850203 ce qui signifie que entre le IDH et les deux indices il y a une liaison forte.

5.5. Le teste Durbin-Watson

              

d1 du tableau Durbin-Watson (pour α=0,05)  correspondant a p=2 (le nombre de variables exogènes) et n=30 (le nombre d’observations) est : d1=1.35

d2 du tableau Durbin-Watson (pour α=0,05)  correspondant a p=2 (le nombre de variables exogènes) et n=30 (le nombre d’observations) est : d2=1.49

4- d1 =2.65

4- d2 =2.51

Décisions :

DW=  (d2=1,49 ; 4- d2=2,51) , donc les erreurs sont indépendantes (ne sont pas auto corrélées).

6. Modèle unifactoriel IDH-indice d’espérance de vie

 6.1. La vérification des paramètres

           6.1.1. La discussion économétrique du modèle

      Le test ,,t’’

  Pour tester la validité des paramètres a, b, il est nécessaire d’établir les deux hypothèses (nulle et alternative) pour chaque paramètre, de calculer la valeur du ,,t’’ et de la comparer avec ,,t’’ du tableau Student.

  La valeur du ,,t’’ du tableau Student correspondant à n –k =30-1=29  et α=0,05 est égale à 2,045

·                                        Pour le paramètre ,,a’’ on a :

          H: a=0 ;

          H: a<>0.

          T- calculé pour a est 1,653836(t stat) qui est plus petit en module que 2,045, alors on accepte l’hypothèse  H(a n’est pas significativement différent de 0).

·       Pour le paramètre ,,b’’ on a :

          H: b=0 ;

          H: b<>0.

          T- calculé pour b est  9,972755 qui est plus grande en module que 2,045, alors on accepte l’hypothèse H(b est significativement différent de 0).

6.1.2. La spécification du modèle  IDH, Indice d’espérance de vie

y= bx1 = 0.89* x1

Ou y= IDH

     x1= indice d’espérance de vie

Alors on a :  b= 0,894353169

6.1.3. Le calcul de l’intervalle de confiance pour les paramètres

b appartient ( b- sb*tcritique ; b+ sb*tcritique) , sb*tcritique = 0,0896796532 (standard error)*2,045= 0.18

       à b appartient a l’intervalle ( 0.71 ; 1.23)

6.2. L’analyse économique

·                   Si la valeur de l’indice d’espérance de vie est égale à 0 alors la valeur de l’IDH sera 0.

·                   Par contre si la valeur de l’indice d’espérance de vie se modifie avec une unité , la valeur de l’IDH va se modifier dans le même sens avec 0.89.

6.3. L’analyse de la qualité du modèle

Pour la validation du modèle choisi, on a utilisé le test Fischer qui suppose deux hypothèses :

H0 :

H1 :

Pour cela on a du obtenir la valeur du F calcule qui est le rapport entre MSR(la variance ajustée avec le degré de liberté)et MSE (la variance ajustée des erreurs) :

On doit chercher la valeur du F critique :

Fcritique = F 0,05 ;dfr ;df

dfr= 1

df = 28

Fcritique = F 0,05 ;1 ;28= 4.20

La valeur de Fcalcule>  la valeur de F critique (du tableau Fischer) donc on peut accepter la première hypothèse  H1. Le modèle est  viable et l’indice d’espérance de vie est un facteur qui influence l’évolution de l’IDH.

La valeur du R2  (le rapport de détermination) est égale a 0,78031605 ce qui signifie que 78% de la variation des IDH est expliquée par l’influence de l’indice.

La valeur du R(coefficient de corrélation linéaire) est égale a 0,8833550 ce qui signifie que entre le IDH et l’indice il y a une liaison forte.

6.4. Le teste Durbin-Watson

              

d1 du tableau Durbin-Watson (pour α=0,05)  correspondant a p=1 (le nombre de variables exogènes) et n=30 (le nombre d’observations) est : d1=1.35

d2 du tableau Durbin-Watson (pour α=0,05)  correspondant a p=1 (le nombre de variables exogènes) et n=30 (le nombre d’observations) est : d2=1.49

4- d1 =2.65

4- d2 =2.51

Décisions :

DW= 0.044 n’appartient pas a l’intervalle (d2=1,49 ; 4- d2=2,51) , donc les erreurs sont dépendantes (sont auto corrélées).

7. Modèle unifactoriel IDH-indice du niveau d’instruction

 7.1. La vérification des paramètres

          7.1.1. La discussion économétrique du modèle

   Le test ,,t’’

  Pour tester la validité des paramètres a, c il est nécessaire d’établir les deux hypothèses (nulle et alternative) pour chaque paramètre, de calculer la valeur du ,,t’’ et de la comparer avec ,,t’’ du tableau Student.

  La valeur du ,,t’’ du tableau Student correspondant à n –k =30-1=29  et α=0,05 est égale à 2,045

·                                        Pour le paramètre ,,a’’ on a :

          H: a=0 ;

          H: a<>0.

          T- calculé pour a est -0,288948 (t stat) qui est plus petit en module que 2,045, alors on accepte l’hypothèse  H(a n’est pas significativement différent de 0).

·       Pour le paramètre ,,c’’ on a :

          H: c=0 ;

          H: c<>0.

          T- calculé pour c est  5,2094363 qui est plus grande en module que 2,045, alors on accepte l’hypothèse H(c est significativement différent de 0).

7.1.2. La spécification du modèle  IDH, Indice d’espérance de vie

y= cx2 = 1.004* x2

Ou y= IDH

     x2= indice du niveau d’instruction,

Alors on a : c= 1.004

7.1.3. Le calcul de l’intervalle de confiance pour les parametres

c appartient ( c- sc*tcritique ; c+ sc*tcritique) , sc*tcritique = 0,1838915 (standard error)*2,045= 0.38

       à c appartient a l’intervalle ( 0.62 ; 1.38)

7.2. L’analyse économique

·                   Si la valeur de l’indice du niveau d’instruction est égale a 0 alors la valeur de l’IDH sera 0.

·                   Par contre si la valeur de l’indice du niveau d’instruction se modifie avec une unité , la valeur de l’IDH va se modifier dans le même sens avec 1.004.

7.3. L’analyse de la qualité du modèle

Pour la validation du modèle choisi, on a utilisé le test Fischer qui suppose deux hypothèses :

H0 :

H1 :

Pour cela j’ai du obtenir la valeur du F calcule qui est le rapport entre MSR(la variance ajustée avec le degré de liberté) et MSE(et la variance ajustée des erreurs) :

On doit chercher la valeur du F critique :

Fcritique = F 0,05 ;dfr ;df

dfr= 1

df = 28

Fcritique = F 0,05 ;1 ;28= 4.2

La valeur de Fcalcule>  la valeur de F critique (du tableau Fischer) donc on peut accepter la première hypothèse  H1. Le modèle est  viable et l’indice du niveau d’instruction  est un facteur qui influence l’évolution de l’IDH.

La valeur du R2  (le rapport de détermination) est égale a 0,49218534 ce qui signifie que 49% de la variation des IDH est expliquée par l’influence de l’indice.

La valeur du R(coefficient de corrélation linéaire) est égale a 0,70155922 ce qui signifie que entre le IDH et l’indice il y a une liaison forte.

7.4. Le teste Durbin-Watson

              

d1 du tableau Durbin-Watson (pour α=0,05)  correspondant a p=1 (le nombre de variables exogènes) et n=30 (le nombre d’observations) est : d1=1.35

d2 du tableau Durbin-Watson (pour α=0,05)  correspondant a p=1 (le nombre de variables exogènes) et n=30 (le nombre d’observations) est : d2=1.49

4- d1 =2.65

4- d2 =2.51

Décisions :

DW= 0.24 n’appartient pas a l’intervalle (d2=1,49 ; 4- d2=2,51) , donc les erreurs sont dépendantes (sont auto corrélées).

        

8. Conclusions

Le premier modèle unifactioriel n’est pas viable a cause du fait que les erreurs sont auto corrélées. De même la valeur du rapport de détermination est inferieure a celle du modèle bifactoriel.

Pour le deuxième modèle unifactoriel, c'est-à-dire IDH-indice du niveau d’instruction  les erreurs sont toujours auto corrélés ce qui nous indique que le modèle qui explique mieux la corrélation entre les deux indices et l’IDH c’est le modèle bifactoriel.

Il a un rapport de détermination en proportion de 95% par rapport a 49% et 78% pour les modèles unifactoriels.

Donc notre choix est le modèle bifactoriel pour le fait qu’il montre que seulement les deux indices ensemble influencent en grand proportion l’IDH.

9. Annexes

    1. Le modèle bifactoriel :

 

 

Valeur de l’indicateur du developpement humain (IDH)

Indice d’espérance de vie

Indice de niveau d’instruction

1

Norvège

0.965

0.91

0.99

2

Islande

0.96

0.93

0.98

3

Irlande

0.956

0.88

0.99

4

Suède

0.951

0.92

0.98

5

Suisse

0.947

0.93

0.95

6

Pays-Bas

0.947

0.89

0.99

7

Finlande

0.947

0.89

0.99

8

Luxembourg

0.945

0.89

0.94

9

Belgique

0.945

0.9

0.98

10

Autriche

0.944

0.9

0.96

11

France

0.942

0.91

0.97

12

Italie

0.94

0.92

0.96

13

Royaume-Uni

0.94

0.89

0.97

14

Espagne

0.938

0.91

0.98

15

Allemagne

0.932

0.9

0.96

16

Grèce

0.921

0.89

0.97

17

Slovénie

0.91

0.86

0.98

18

Portugal

0.904

0.87

0.96

19

Chypre

0.903

0.9

0.91

20

Malte

0.875

0.89

0.86

21

Hongrie

0.869

0.8

0.95

22

Pologne

0.862

0.83

0.95

23

Estonie

0.858

0.78

0.97

24

Lituanie

0.857

0.79

0.97

25

Slovaquie

0.856

0.82

0.92

26

Croatie

0.846

0.84

0.9

27

Lettonie

0.845

0.78

0.96

28

Bulgarie

0.816

0.79

0.92

29

Roumanie

0.805

0.78

0.9

30

Bosnie-Herzégovine

0.8

0.82

0.87

La régression entre IDH, l’indice d’espérance de vie et                                        l’indice de niveau d’instruction:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R

0.976850203

R Square

0.954236319

Adjusted R Square

0.950846416

Standard Error

0.011217901

Observations

30

ANOVA

 

df

SS

MS

F

Significance F

Regression

2

0.070847085

0.035423542

281.4937504

8.261E-19

Residual

27



0.003397715

0.000125841

Total

29

0.0742448

 

 

 

 

Coefficients

Standard Error

t Stat

P-value

Lower 95%

Upper 95%

Lower 95.0%

Upper 95.0%

Intercept

-0.341453715

0.058866592

-5.800466862

3.5849E-06

-0.46223798

-0.22066945

-0.462237983

-0.220669447

X 1

0.73537364

0.044539128

16.51073288

1.2339E-15

0.6439869

0.826760381

0.6439869

0.826760381

X 2

0.638297518

0.063012493

10.12969796

1.0761E-10

0.50900656

0.767588472

0.509006564

0.767588472

RESIDUAL OUTPUT

Observation

Predicted Y

Residuals

1

0.959650841

0.00534916

2

0.967975338

-0.00797534

3

0.937589631

0.01841037

4

0.960621602

-0.0096216

5

0.948826413

-0.00182641

6

0.944943368

0.00205663

7

0.944943368

0.00205663

8

0.913028492

0.03197151

9

0.945914129

-0.00091413

10

0.933148179

0.01085182

11

0.94688489

-0.00488489

12

0.947855651

-0.00785565

13

0.932177417

0.00782258

14

0.953267865

-0.01526787

15

0.933148179

-0.00114818

16

0.932177417

-0.01117742

17

0.916499183

-0.00649918

18

0.911086969

-0.00708697

19

0.901233303

0.0017667

20

0.86196469

0.01303531

21

0.853227839

0.01577216

22

0.875289049

-0.01328905

23

0.851286317

0.00671368

24

0.858640053

-0.00164005

25

0.848786387

0.00721361

26

0.850727909

-0.00472791

27

0.844903342

9.6658E-05

28

0.826725177

-0.01072518

29

0.806605491

-0.00160549

30

0.816871511

-0.01687151

Y

^

Y

^

 =Y-Y

 i -  i-1

( i -  i-1)2

(  i )2

0.965

0.9579

0.0071

5.041E-05

0.96

0.9661

-0.0061

-0.0132

0.00017424

3.721E-05

0.956

0.936

0.02

0.0261

0.00068121

0.0004

0.951

0.9588

-0.0078

-0.0278

0.00077284

6.084E-05

0.947

0.9469

1E-04

0.0079

6.241E-05

1E-08

0.947

0.9433

0.0037

0.0036

1.296E-05

1.369E-05

0.947

0.9433

0.0037

0

0

1.369E-05

0.945

0.9113

0.0337

0.03

0.0009

0.00113569

0.945

0.9442

0.0008

-0.0329

0.00108241

6.4E-07

0.944

0.9314

0.0126

0.0118

0.00013924

0.00015876

0.942

0.9451

-0.0031

-0.0157

0.00024649

9.61E-06

0.94

0.946

-0.006

-0.0029

8.41E-06

3.6E-05

0.94

0.9305

0.0095

0.0155

0.00024025

9.025E-05

0.938

0.9515

-0.0135

-0.023

0.000529

0.00018225

0.932

0.9314

0.0006

0.0141

0.00019881

3.6E-07

0.921

0.9305

-0.0095

-0.0101

0.00010201

9.025E-05

0.91

0.915

-0.005

0.0045

2.025E-05

2.5E-05

0.904

0.9095

-0.0055

-0.0005

2.5E-07

3.025E-05

0.903

0.8994

0.0036

0.0091

8.281E-05

1.296E-05

0.875

0.8601

0.0149

0.0113

0.00012769

0.00022201

0.869

0.852

0.017

0.0021

4.41E-06

0.000289

0.862

0.8739

-0.0119

-0.0289

0.00083521

0.00014161

0.858

0.8502

0.0078

0.0197

0.00038809

6.084E-05

0.857

0.8575

-0.0005

-0.0083

6.889E-05

2.5E-07

0.856

0.8474

0.0086

0.0091

8.281E-05

7.396E-05

0.846

0.8492

-0.0032

-0.0118

0.00013924

1.024E-05

0.845

0.8438

0.0012

0.0044

1.936E-05

1.44E-06

0.816

0.8255

-0.0095

-0.0107

0.00011449

9.025E-05

0.805

0.8054

-0.0004

0.0091

8.281E-05

1.6E-07

0.8

0.8154

-0.0154

-0.015

0.000225

0.00023716

                                                                                                               0.00734159               0.00347479

                                                                                  2.112815451

2. Le modèle unifactoriel IDH-indice d’espérance de vie

 

 

Valeur de l’indicateur du developpement humain (IDH)

Indice d’espérance de vie

1

Norvège

0.965

0.91

2

Islande

0.96

0.93

3

Irlande

0.956

0.88

4

Suède

0.951

0.92

5

Suisse

0.947

0.93

6

Pays-Bas

0.947

0.89

7

Finlande

0.947

0.89

8

Luxembourg

0.945

0.89

9

Belgique

0.945

0.9

10

Autriche

0.944

0.9

11

France

0.942

0.91

12

Italie

0.94

0.92

13

Royaume-Uni

0.94

0.89

14

Espagne

0.938

0.91

15

Allemagne

0.932

0.9



16

Grèce

0.921

0.89

17

Slovénie

0.91

0.86

18

Portugal

0.904

0.87

19

Chypre

0.903

0.9

20

Malte

0.875

0.89

21

Hongrie

0.869

0.8

22

Pologne

0.862

0.83

23

Estonie

0.858

0.78

24

Lituanie

0.857

0.79

25

Slovaquie

0.856

0.82

26

Croatie

0.846

0.84

27

Lettonie

0.845

0.78

28

Bulgarie

0.816

0.79

29

Roumanie

0.805

0.78

30

Bosnie-Herzégovine

0.8

0.82

La régression entre IDH et l’indice d’espérance de vie

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R

0.883355

R Square

0.780316057

Adjusted R Square

0.772470201

Standard Error

0.024135326

Observations

30

ANOVA

 

df

SS

MS

F

Significance F

Regression

1

0.05793441

0.057934

99.455833

1.022E-10

Residual

28

0.01631039

0.000583

Total

29

0.0742448

 

 

 

 

Coefficients

Standard Error

t Stat

P-value

Lower 95%

Upper 95%

Lower 95,0%

Upper 95,0%

Intercept

0.128795803

0.077877025

1.653836

0.1093305

-0.030728

0.28832

-0.030728

0.288319654

X Variable 1

0.894353169

0.089679653

9.972755

1.022E-10

0.7106527

1.078054

0.7106527

1.078053608

RESIDUAL OUTPUT

 

 

Observation

Predicted Y

Residuals

 

1

0.942657186

0.022342814

 

2

0.96054425

-0.00054425

 

3

0.915826591

0.040173409

 

4

0.951600718

-0.000600718

 

5

0.96054425

-0.01354425

 

6

0.924770123

0.022229877

 

7

0.924770123

0.022229877

 

8

0.924770123

0.020229877

 

9

0.933713655

0.011286345

 

10

0.933713655

0.010286345

 

11

0.942657186

-0.000657186

 

12

0.951600718

-0.011600718

 

13

0.924770123

0.015229877

 

14

0.942657186

-0.004657186

 

15

0.933713655

-0.001713655

 

16

0.924770123

-0.003770123

 

17

0.897939528

0.012060472

 

18

0.90688306

-0.00288306

 

19

0.933713655

-0.030713655

 

20

0.924770123

-0.049770123

 

21

0.844278338

0.024721662

 

22

0.871108933

-0.009108933

 

23

0.826391274

0.031608726

 

24

0.835334806

0.021665194

 

25

0.862165401

-0.006165401

 

26

0.880052464

-0.034052464

 

27

0.826391274

0.018608726

 

28

0.835334806

-0.019334806

 

29

0.826391274

-0.021391274

 

30

0.862165401

-0.062165401

 

 Y

^

Y

                         ^

 =Y-Y

 i -  i-1

( i -  i-1)2

(  i )2

0.965

0.8099

0.1551

 

 

0.024056

0.96

0.8277

0.1323

-0.0228

0.00051984

0.017503

0.956

0.7832

0.1728

0.0405

0.00164025

0.02986

0.951

0.8188

0.1322

-0.0406

0.00164836

0.017477

0.947

0.8277

0.1193

-0.0129

0.00016641

0.014232

0.947

0.7921

0.1549

0.0356

0.00126736

0.023994

0.947

0.7921

0.1549

0

0

0.023994

0.945

0.7921

0.1529

-0.002

4E-06

0.023378

0.945

0.801

0.144

-0.0089

7.921E-05

0.020736

0.944

0.801

0.143

-0.001

0.000001

0.020449

0.942

0.8099

0.1321

-0.0109

0.00011881

0.01745

0.94

0.8188

0.1212

-0.0109

0.00011881

0.014689

0.94

0.7921

0.1479

0.0267

0.00071289

0.021874

0.938

0.8099

0.1281

-0.0198

0.00039204

0.01641

0.932

0.801

0.131

0.0029

8.41E-06

0.017161

0.921

0.7921

0.1289

-0.0021

4.41E-06

0.016615

0.91

0.7654

0.1446

0.0157

0.00024649

0.020909

0.904

0.7743

0.1297

-0.0149

0.00022201

0.016822

0.903

0.801

0.102

-0.0277

0.00076729

0.010404

0.875

0.7921

0.0829

-0.0191

0.00036481

0.006872

0.869

0.712

0.157

0.0741

0.00549081

0.024649

0.862

0.7387

0.1233

-0.0337

0.00113569

0.015203

0.858

0.6942

0.1638

0.0405

0.00164025

0.02683

0.857

0.7031

0.1539

-0.0099

9.801E-05

0.023685

0.856

0.7298

0.1262

-0.0277

0.00076729

0.015926

0.846

0.7476

0.0984

-0.0278

0.00077284

0.009683

0.845

0.6942

0.1508

0.0524

0.00274576

0.022741

0.816

0.7031

0.1129

-0.0379

0.00143641

0.012746

0.805

0.6942

0.1108

-0.0021

4.41E-06

0.012277

0.8

0.7298

0.0702

-0.0406

0.00164836

0.004928

                                                                              0.02402223   0.543556

                                                                                         0.0441946

3. Le modèle unifactoriel IDH et l’indice du niveau d’instruction

 

 

Valeur de l’indicateur du developpement humain (IDH)

Indice de niveau d’instruction

1

Norvège

0.965

0.99

2

Islande

0.96

0.98

3

Irlande

0.956

0.99

4

Suède

0.951

0.98

5

Suisse

0.947

0.95

6

Pays-Bas

0.947

0.99



7

Finlande

0.947

0.99

8

Luxembourg

0.945

0.94

9

Belgique

0.945

0.98

10

Autriche

0.944

0.96

11

France

0.942

0.97

12

Italie

0.94

0.96

13

Royaume-Uni

0.94

0.97

14

Espagne

0.938

0.98

15

Allemagne

0.932

0.96

16

Grèce

0.921

0.97

17

Slovénie

0.91

0.98

18

Portugal

0.904

0.96

19

Chypre

0.903

0.91

20

Malte

0.875

0.86

21

Hongrie

0.869

0.95

22

Pologne

0.862

0.95

23

Estonie

0.858

0.97

24

Lituanie

0.857

0.97

25

Slovaquie

0.856

0.92

26

Croatie

0.846

0.9

27

Lettonie

0.845

0.96

28

Bulgarie

0.816

0.92

29

Roumanie

0.805

0.9

30

Bosnie-Herzégovine

0.8

0.87

La régression entre IDH et l’indice de niveau d’instruction:

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics

Multiple R

0.701559223

R Square

0.492185343

Adjusted R Square

0.474049105

Standard Error

0.036694977

Observations

30

 

Coefficients

Standard Error

t Stat

P-value

Lower 95%

Upper 95%

Lower 95,0%

Upper 95,0%

Intercept

-0.05313522

0.183891524

-0.288948

0.77474917

-0.42981993

0.323549

-0.42982

0.3235495

X Variable 1

1.00490052

0.192900046

5.2094364

1.5646E-05

0.609762689

1.400038

0.6097627

1.4000383

ANOVA

 

df

SS

MS

F

Significance F

Regression

1

0.036542202

0.0365422

27.13822734

1.56458E-05

Residual

28

0.037702598

0.0013465

Total

29

0.0742448

 

 

 

RESIDUAL OUTPUT

Observation

Predicted Y

Residuals

1

0.94171629

0.023283714

2

0.93166728

0.028332719

3

0.94171629

0.014283714

4

0.93166728

0.019332719

5

0.90152027

0.045479735

6

0.94171629

0.005283714

7

0.94171629

0.005283714

8

0.89147126

0.05352874

9

0.93166728

0.013332719

10

0.91156927

0.03243073

11

0.92161828

0.020381724

12

0.91156927

0.02843073

13

0.92161828

0.018381724

14

0.93166728

0.006332719

15

0.91156927

0.02043073

16

0.92161828

-0.00061828

17

0.93166728

-0.02166728

18

0.91156927

-0.00756927

19

0.86132424

0.041675755

20

0.81107922

0.063920781

21

0.90152027

-0.03252027

22

0.90152027

-0.03952027

23

0.92161828

-0.06361828

24

0.92161828

-0.06461828

25

0.87137325

-0.01537325

26

0.85127524

-0.00527524

27

0.91156927

-0.06656927

28

0.87137325

-0.05537325

29

0.85127524

-0.04627524

30

0.82112822

-0.02112822

 Y

^

Y

                         ^

 =Y-Y

 i -  i-1

( i -  i-1)2

(  i )2

0.965

0.99396

-0.02896

 

0.0008387

 

0.96

0.98392

-0.02392

0.00504

0.0005722

2.54016E-05

0.956

0.99396

-0.03796

-0.01404

0.001441

0.000197122

0.951

0.98392

-0.03292

0.00504

0.0010837

2.54016E-05

0.947

0.9538

-0.0068

0.02612

4.624E-05

0.000682254

0.947

0.99396

-0.04696

-0.04016

0.0022052

0.001612826

0.947

0.99396

-0.04696

0

0.0022052

0

0.945

0.94376

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                                                                                              0.2382777

10. Bibliographie

Tanasoiu  Ovidiu, ed. ASE, Bucuresti, 1998 – 'Econometrie : studii de caz '

Pecican,Eugen , Tanasoiu Ovidiu, ed. ASE, Bucuresti, 2001 - ,, 'Modele econometrice'

Voineagu Virgil, ed. Meteor Press , Bucuresti, 2007 - 'Teorie si practica econometrica'

www.insse.ro

www.data.un.org

www.epp.eurostat.ec.europa.eu








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