Описание и кодировка используемых переменных

№	Название переменной	Описание
	Year	Год (1990-2012)
	Country	Страна
	Gdp_Growth	Годовой темп роста ВВП (%)
	GdpCgrow	Годовой темп роста ВВП на душу населения (%)
	GdpC	ВВП на душу населения (доллары США)
	Inv	Доля инвестиций в ВВП (%)
	Lab_Rate	Доля экономически активного населения в возрастной группе 15-64
	Exp	Доля экспорта товаров и услуг в ВВП (%)
	Imp	Доля импорта товаров и услуг в ВВП (%)
	Open	Открытость торговли (
	Pub_Spend_Ed	Доля государственных расходов на образование в ВВП (%)
	Helth_ExpC	Общие расходы на здравоохранение (доллары США)
	Res_Exp	Доля расходов на НИОКР в ВВП (%)
	Gov_Con	Доля государственных расходов в ВВП (%)
	Old_Dep	Коэффициент демографической нагрузки пожилыми (доля иждивенцев на 100 человек трудоспособного возраста)
	Young_Dep	Коэффициент демографической нагрузки детьми (доля иждивенцев на 100 человек трудоспособного возраста)
	Age_Dep	Коэффициент общей демографической нагрузки (доля иждивенцев на 100 человек трудоспособного возраста)
	P65R	Население в возрасте 65 лет и старше (% от общего числа)
	P014R	Население в возрасте до 15 лет (% от общего числа)
	Life_Exp	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (количество лет)
	FertR	Коэффициент рождаемости (число детей на одну женщину)
	DeathR	Коэффициент смертности (на 1000 человек)
	Pop_Gr	Годовой прирост населения (%)
	Pop_Den	Плотность населения (человек на км2)
	Sec_Sch	Продолжительность среднего образования (количество лет)
	Ter_Enrol	Доля выпускников школ, зачисленных в ВУЗы (%)

Таблица 5

Описательная статистика для всех количественных переменных

Рис. 14. Распределение зависимой переменной GdpCgrow

На рисунке 14 видно, что вероятность того, что рост ВВП на душу населения распределен нормально, мала. Отсюда следует вывод, что и остатки, вероятнее всего, будут распределены не нормально, и, следовательно, проверка различных гипотез будет не совсем корректна. Для приближения распределения к нормальному необходимо преобразовать переменную.

Если проведем формальные тесты на нормальность распределения, то все 3 теста на нормальность позволяют отвергнуть нулевую гипотезу о нормальности распределения цены (табл. 6).

Таблица 6

Стоит отметить, что и остальные количественные переменные так же имеют распределение, отличное от нормального (на основании формальных тестов и ядерной оценки плотности).

Теперь проанализируем взаимосвязи переменных между собой. Для этого построим корреляционную матрицу между количественными переменными (табл.7).Исходя из корреляционной матрицы, можно сделать вывод, что существует сильная положительная корреляция между демографическими переменными, например, доля населения младше 15 и коэффициент демографической нагрузки, уровень рождаемости и доля населения младше 15. Все демографические показатели взаимосвязаны, между ними существует тесная связь. Чтобы избежать в дальнейшем ситуации мультиколлинеарности, я не включу в уравнение регрессии факторы, сильно коррелированные с другими.

Таблица 7

Матрица корреляций между наблюдаемыми переменными