Используемое программное обеспечение.
Для выполнения анализа мною были использованы два программных пакета: Microsoft Excel с надстройкой «Анализ данных» – «Регрессия», а также и свободно распространяемый эконометрический пакет Gretl.
В Excel были построены таблицы, отредактированы исходные данные (см. пункт «Исходные данные», высчитан коэффициент корреляции с использованием функции CORREL и с использованием формулы, затем был проведен проведён расчёт регрессии, корреляционный анализ и t-статистики с помощью Пакета Анализа. В программе Gretl были построены графики и проведён тест на нормальное распределение остатков.
Отмечу, что по удобству использования и реализованному функционалу пакет Gretl многократно превосходит по своим возможностям Microsoft Excel в части статистического анализа. Общепринятыми инструментами для использования в этих целях являются также пакеты EViews, STATA и язык GNU R.
Результаты анализа.
Первым делом мною были вычислены коэффициенты корреляции между внутренним валовым продуктом и уровнем расходов на конечное потребление, для того, чтобы понять, имеет ли смысл вычисление регрессии. Для этого я воспользовалась функцией программного обеспечения Microsoft Excel – CORREL. Также я убедилась в правильности полученного значения, воспользовавшись формулой.
Все полученные значения корреляции соответствовали гипотезе – теснота связи была больше 0,5, что позволяет охарактеризовать ее как сильную. Приведем результаты в следующей таблице:
| Корреляция | |||||
| Германия | Греция | Франция | СК | США | РФ |
| 0,9834303 | 0,995894 | 0,996642 | 0,99792 | 0,99874 | 0,98259 |
Таким образом, результат позволяет воспользоваться «Регрессией» в «Пакете анализа» для получения дальнейших результатов. Итоговые значения приведены на следующих страницах.
Германия
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,98343 |
| R-квадрат | 0,96714 |
| Нормированный R-квадрат | 0,96166 |
| Стандартная ошибка | 23501,3 |
| Дисперсионный анализ | |||||||||
| F | Значимость F | ||||||||
| Регрессия | 176,57 | 1,12E-05 | |||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | ||||||
| Y-пересечение | 190934,796 | 90370,38563 | 2,1128027 | 0,0790659 | |||||
| Переменная X | 0,497433669 | 0,037435363 | 13,287802 | 1,123E-05 | |||||
Греция
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,99589 |
| R-квадрат | 0,99181 |
| Нормированный R-квадрат | 0,99044 |
| Стандартная ошибка | 2972,97 |
| Дисперсионный анализ | ||||
| F | Значимость F | |||
| Регрессия | 726,2147 | 1,72E-07 | ||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | |
| Y-пересечение | -12229,538 | 6373,281606 | -1,918876 | 0,103427 |
| Переменная X | 0,767136611 | 0,028466901 | 26,948371 | 1,72E-07 |
Франция
 Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,99664 |
| R-квадрат | 0,9933 |
| Нормированный R-квадрат | 0,99218 |
| Стандартная ошибка | 11522,4 |
| Дисперсионный анализ | |||||||||||
| F | Значимость F | ||||||||||
| Регрессия | 888,91879 | 9,44E-08 | |||||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | ||||||||
| Y-пересечение | -55918 | 37632,26545 | -1,485898043 | 0,1878538 | |||||||
| Переменная X | 0,60127 | 0,020166728 | 29,8147412 | 9,442E-08 | |||||||
Соединенное королевство
 Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,99792 |
| R-квадрат | 0,99584 |
| Нормированный R-квадрат | 0,99515 |
| Стандартная ошибка | 7522,92 |
| Дисперсионный анализ | ||||
| F | Значимость F | |||
| Регрессия | 1436,4009 | 2,25E-08 | ||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | |
| Y-пересечение | 92634,9 | 29363,87367 | 3,154721991 | 0,0196964 |
| Переменная X | 0,59138 | 0,015603803 | 37,8998805 | 2,253E-08 |
США
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,99874 |
| R-квадрат | 0,99749 |
| Нормированный R-квадрат | 0,99707 |
| Стандартная ошибка | 39429,8 |
| Дисперсионный анализ | ||||
| F | Значимость F | |||
| Регрессия | 2380,874 | 4,97E-09 | ||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | |
| Y-пересечение | -181595 | 155707,7711 | -1,166256 | 0,287766 |
| Переменная X | 0,717195 | 0,014698357 | 48,794205 | 4,97E-09 |
Россия.
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,98259 |
| R-квадрат | 0,96548 |
| Нормированный R-квадрат | 0,95973 |
| Стандартная ошибка | 688,337 |
| Дисперсионный анализ | ||||
| F | Значимость F | |||
| Регрессия | 167,84 | 1,30E-05 | ||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | |
| Y-пересечение | -12034,96538 | 2201,646788 | -5,46634703 | 0,001563251 |
| Переменная X | 0,786073007 | 0,060676353 | 12,95517896 | 1,30191E-05 |
Анализ результатов
В силу того, что результаты регрессии по всем странам получились приблизительно одинаковыми, проведём их общий анализ.