Ökonomeetriline projekt (0)

TARTU ÜLIKOOL
Majandusteaduskond
Rahvamajanduse  instituut
Laura  Tennosaar
Mihkel  Pari
Riietele ja jalanõudele tehtavate kulutuste analüüs aastatel
2007 ja 2010
Ökonomeetriline projekt
Juhendaja :  prof . Tiiu  Paas
Tartu 2014
SISUKORD
SISUKORD.......................................................................................................................2
SISSEJUHATUS...............................................................................................................3
1.UURIMISPROBLEEMI TAUST JA MAJANDUSTEOREETILISED ALUSED........5
1.1 Muutujate valik ja mudel.........................................................................................5
1.2 ANDMED................................................................................................................7
KOKKUVÕTE................................................................................................................12
LISAD.............................................................................................................................13
SISSEJUHATUS
Inimeste tarbimiskulutuste statistika annab tervikliku ülevaate sellest, kuidas inimesed
kasutavad   ära   oma   kuu   sissetuleku.    Tarbimiskulutused    hõlmavad   kulutusi   toidule,
eluasemele, transpordile, vabale ajale, tervishoiule, haridusele, riietusele ja palju muud.
Enamasti moodustavad suurima osa kulutused toidule ja eluasemele ning nende maht
ajas väga ei muutu kuna tegemist on esmatähtsate tarbekaupadega. Kulutused teistele
valdkondadele on aga mõjutatavad erinevatest teguritest ja antud töös uuritaksegi seda,
millised   tegurid   mõjutavad   ühte   tarbimiskulutuste   valdkonda:   kulutusi   riietele   ja
jalanõudele. 
Antud   töö   eesmärgiks   on   hinnata,   kui   suured   olid   inimeste   kulutused   riietele   ja
jalanõudele erinevates Euroopa Liidu riikides enne ja pärast majanduskriisi. Samuti on
eesmärgiks leida tegurid, mis nende kulutuste mahtu võisid muuta ja hinnata nende
mõju. 
Lähtuvalt projekti eesmärgiks on püstitatud järgmised uurimisküsimused:
1. Kas   inimeste   kulutused   riietele   ja   jalanõudele   sõltuvad   riigi   SKP-st   inimese
kohta?
2. Kas   inimeste   kulutused   riietele   ja   jalanõudele   sõltuvad   kaalutud   hindade
tasemest?
3. Kas inimeste kulutused riietele ja jalanõudele sõltuvad töötuse määrast riigis?
Projekti   esimene    hüpotees    väidab,   et   mida   suurem   on   SKP   inimese   kohta,   seda
suuremad on inimeste kulutused riietele ja jalanõudele. Teiseks hüpoteesiks on kaalutud
hindade   positiivne   mõju   riiete   ja   jalanõude    tarbimisele ,   see   tähendab,   et   mida
madalamad on kaalutud hinnad, seda rohkem tarbitakse.  Kolmandaks  arvasid autorid, et
töötuse määr vähendab kulutusi riietele ja jalanõudele. Seda sellepärast, et kui pole
töökohta, siis on palju väiksem võimalus endale  riideid ja jalanõusid osta.
Uurimisküsimustele vastamiseks on püsititatud järgmised hüpoteeside paarid: 
1. H0: SKP inimese kohta ei mõjuta inimeste kulutusi riietele ja jalanõudele.
H1: SKP inimese kohta mõjutab inimeste kulutusi riietele ja jalanõudele.
2. H0: Keskmine sissetulek ei mõjuta kulutusi riietele ja jalanõudele.
H1: Keskmine sissetulek mõjutab kulutusi riietele ja jalanõudele.
3. H0: Töötuse määr ei mõjuta kulutusi riietele ja jalanõudele.
H1: Töötuse määr mõjutab kulutusi riietele ja jalanõudele.
Täpsem   põhjendus   hüpoteeside   ja   nendes    mainitud    tegurite   valikule   on   esitatud
järgmises peatükis. 
1. UURIMISPROBLEEMI
 
TAUST
 
JA
MAJANDUSTEOREETILISED ALUSED 
1.1 Muutujate valik ja mudel
Inimeste tarbimiskulutusi on uuritud juba väga pikka aega ning nende analüüsimisest
saab   teha   olulisi   järeldusi   leibkondade   eluolu   hindamiseks.   Leibkondade
tarbimiskulutusi   analüüsides   saab   omavahel   võrrelda   inimeste   tarbimisharjumuste
erinevusi riikides, linnades ja ka maa- ning linnapiirkondades. Samuti saab vaadata,
kuidas erinevad kulutused madalama ja kõrgema sissetulekuga leibkondades. 
 Tarbimiskulutused sõltuvad paljudest erinevatest teguritest, nii inimese elukohast, seal
tegutsevatest ettevõtetest, hinnatasemest ja  paljust   muust . Antud töös püüavad autorid
välja   selgitada,   millised   tegurid   mõjutavad   inimeste   kulutusi   riietele   ja   jalanõudele
erinevates Euroopa Liidu riikides aastatel 2007 ja 2010. Valitud on just need aastad, et
näha,   kas   aastal   2008   alguse   saanud    majanduskriis    on   mõjutanud   selle   valdkonna
kulutusi. Kuna kulutused toidule ja eluasemele on inimeste jaoks esmatähtsad ja nende
arvelt väga palju kokku ei saa hoida, siis ilmselt tehakse  kokkuhoid  nende valdkondade
arvelt, mis ei ole otseselt elutähtsad. Mingil määral on oluline kulutada ka riietele ja
jalanõudele, kuid tihti ostetakse riideid ka impulssostudena erinevate allahindluste ajal
ning on inimesi, kes ostlemisega oma pingeid maandavad. 
Antud   projektis   hinnatakse   kolme   majandusliku   teguri   mõju   uuritava   valdkonna
kulutustele. Esimeseks  teguriks  on riigi SKP inimese kohta, teiseks netosissetulek riigis
ning kolmandaks töötuse määr. 
Riigi SKP inimese kohta on oluline, sest see on üks näitajatest, mille abil saab hinnata
riigi majanduslikku  edukust . See näitab aasta jooksul loodud tooteid ja teenuseid ning
mida   kõrgem   see   näitaja   on,   seda   suuremad   on   inimeste   võimalused.   Valikuid   on
rohkem,   ilmselt   ka   riigil   läheb   paremini   ning   kulutatakse   rohkem   ka   riietele   ja
jalanõudele. 
Kaalutud hinnad  näitavad riikidevahelist tarbekaupade hindade võrdlust. See näitab
hindade ajalist muutust ja hindade taset.
Töötuse määr on  tarbimiskulutuste seisukohalt samuti oluline, sest kui inimene on
töötu, on ta sissetulek väiksem ja saab teha vähem kulutusi. 
Antud projektis on tegemist ühendatud andmete analüüsiga ning sellele vastavalt on
andmete  analüüsimiseks  moodustatud järgmine mudel: 
Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+D1i+u
Yi-sõltuv  muutuja , riietele ja jalanõudele tehtavad kulutused i-ndas riigis aastatel 2007
ja 2010
X1i-sõltumatu muutja, SKP inimese kohta i-ndas riigis aastatel 2007 ja 2010(eurodes)
X2i- netosissetulek i-ndas riigis aastatel 2007 ja 2010 (ostujõu pariteedi ühikutes)
X3i-töötuse määr i-ndas riigis aastatel 2007 ja 2010 (%)
D1i- fiktiivne  muutuja, mis tähistab aastat (D1i=0 aastal 2007 ja D1i=1 aastal 2010) 
ui- juhuslik komponent ehk vealiige
β0 – mudeli vabaliige
β1 – mudeli vabaliige, mis näitab, kui X1 muutub 1 ühiku võrra, siis Y muutub β1 ühiku
võrra.
β2 – mudeli vabaliige, mis näitab, kui X2 muutub 1 ühiku võrra, siis Y muutub β2 ühiku
võrra.
β3 – mudeli vabaliige, mis näitab, kui X3 muutub 1 ühiku võrra, siis Y muutub β3 ühiku
võrra.
i=1,2,3...n; n=58 – valimi maht
1.2 ANDMED
Mudelis    kasutatavad   andmed   pärinevad   Eurostati   andmebaasist.  Andmed   on   aastate
2007 ja 2010 kohta. Valimis on 27 Euroopa Liidu riiki, välja jäid  Šveits  ja  Horvaatia ,
kuna nende kohta puudusid mõned andmed. Veel on riikidest  esindatud Island ja Norra.
Kirjeldav statistika ja graafiline  analüüs
1,600
1,400
1,200
1,000
800
600
2007
2010
400
200
0
Joonis   1.   Riietele   ja   jalanõudele   tehtavad   kulutused   aastatel   2007   ja   2010.
Allikas:Eurostati  andmebaas ;  autorite  koostatud.
Kirjeldav statistika on välja toodud järgmistes  tabelites .
Tabel 1. Kirjeldava statistika analüüs 2007 aasta kohta.
Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
Statistic
Statistic
Statistic
Statistic
Std. Error
Statistic
Statistic
Kulutused riietele ja 
29
100
1300
706,90
66,201
356,502
127093,596
jalanõudele
SKP inimese kohta
29
3400
70400
24282,76
3022,698
16277,725
264964334,975
Kaalutud hinnatase
29
41, 8000
94,7600
64,421379
2,8221029
15,1974894
230,964
Töötuse määr
29
2,2
11,2
6,121
,4059
2,1861
4,779
Valim  N (listwise)
29
Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
Statistic
Statistic
Statistic
Statistic
Std. Error
Statistic
Statistic
Kulutused riietele ja 
29
100
1400
679,31
69,548
374,528
140270,936
jalanõudele
SKP inimese kohta
29
3500
64500
23006,90
2788,549
15016,798
225504236,453
Kaalutud hinnatase
29
37,3800
95,7800
61,663103 2,7866936
15,0068042
225,204
Töötuse määr
29
3,6
20,2
9,841
,8273
4,4551
19,848
Valim  N (listwise)
29
Tabel 2. Kirjeldava statistika analüüs 2010 aasta kohta.
Korrelatsioonanalüüs
Tabel 3. Korrelatsioonianalüüs aastate 2007 ja 2010 kohta.
 
kulutused 
SKP 
Kaalutud 
Töötuse 
riietele ja 
inimese 
hinnad
määr
jalanõudele
kohta
Kulutused 
Pearsoni 
1
,843**
,268*
-,446**
riietele ja 
korrelatsioonikordaja
jalanõudele
 
Sig. (2- tailed )
 
0
0,042
0
 
N
58
58
58
58
SKP inimese  Pearsoni 
,843**
1
-0,086
-,452**
kohta
korrelatsioonikordaja
 
Sig. (2-tailed)
0
 
0,522
0
 
N
58
58
58
58
Kaalutud 
Pearsoni 
,268*
-0,086
1
-0,007
hinnad
korrelatsioonikordaja
 
Sig. (2-tailed)
0,042
0,522
 
0,958
 
N
58
58
58
58
Töötuse määr Pearsoni 
-,446**
-,452**
-0,007
1
korrelatsioonikordaja
 
Sig. (2-tailed)
0
0
0,958
 
 
N
58
58
58
58
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Korrelatsioonianalüüsist  leidsime , et kõikidel sõltumatutel muutujatel on oluline seos sõltuva
muutujaga. SKP-l inimese kohta ja töötuse määral on seos oluline olulisuse  nivool  0,01 ning 
kaalutud hindadel on seos oluline olulisuse nivool 0,05.
Lineaarne regressioonianalüüs
Mudeli  kirjeldatuse  taset näitab R ruut, mis antud juhul on ,911. Kirjeldatuse tase on 
seega väga hea. Täpsemalt näitab R ruut kui suure osa riietele ja jalanõudele tehtavate 
kulutuste hajuvusest suudab koostatud mudel ära kirjeldada. 
Tabel 4. Kirjeldatuse tase.
Model Summary
Mudel
R
R ruut
Kohandatud
Hinnangu standardviga
R ruut
1
,911a
,830
,821
153,444
a. Predictors: ( Constant ), töötus , kaalutud_hinnad_HICP, SKP_pc
Tabel 5 näitab mudeli olulisust. Kui sig ≤ 0,05, siis on mudel statistiliselt oluline. 
Praegusel juhul sig=0,000 s.t mudel on statistisliselt oluline. 
Tabel 5. Mudeli olulisus.
ANOVAa
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
Regression
6225810,552
3
2075270,184
88,141
,000b
1
Residual
1271430,828
54
23545,015
Total
7497241,379
57
a. Dependent  Variable: kulu_riided_jalanoud
b. Predictors: (Constant), töötus, kaalutud_hinnad_HICP, SKP_pc
Tabel 6. Sõltumatute muutujate olulisus ning tolerance  ja VIF näitajad.
Coefficientsa
Mudel
Standardiseerimata
Standardise
t
Olulisus
Kollineaarsuse statistikud
koefitsendid
eritud
koefitsendid
B
Std. Error
Beta
B
(Konstant)
-244,650
116,361
-2,103
,040
SKP_pc
,020
,001
,844
13,369
,000
,788
kaalutud_hinnad_HI
8,205
1,359
,340
6,039
,000
,990
CP
töötus
-5,692
5,773
-,062
-,986
,329
,794
a. Dependent Variable: kulu_riided_jalanoud
Mudeli parameetrite väärtuste leidmine. Olulisuse järgi on näha, et töötus ei ole mudelis
statistiliselt oluline näitaja ning seetõttu eemaldame selle ja leiame uuesti kirjeldatuse 
tasemed ja parameetrite väärtused. 
Tabel 7. Kirjeldatuse tase.
Model Summary
Mode
R
R Square
Adjusted R
Std. Error of the Estimate
l
Square
1
,910a
,827
,821
153,405
a. Predictors: (Constant), kaalutud_hinnad_HICP, SKP_pc
Eemaldasime mudelist töötuse näitaja ning viisime läbi regressioonianalüüsi. Nüüd on 
kõik sõltumatud muutujad ja ka mudel ise statistiliselt oluline (sig ≤0,05). Samuti 
puudub mudelist mulitkollineaarsus, mida näeme Tolerantsuse näitajast ja VIFist. 
Tolerantsuse näitaja peab olema suurem kui 0,1, et mudelist puuduks  multikollineaarsus
ning VIF peab olema alla 10. Mõlemad tingimused on täidetud. 
Tabel 8. Regressiooni analüüs.
Coefficientsa
Mudel
Standardiseerimata Standardi
t
Olulisu
Kollineaarsuse statistikud
koefitsendid
seeritud
s
koefitsend
id
B
Std.
Beta
Toleranc
VIF
Error
e
(Konstant)
-310,038
95,592
-3,243
,002
SKP_pc
,020
,001
,872
15,513
,000
,993
1,007
1
kaalutud_hinna
8,274
1,357
,343
6,099
,000
,993
1,007
d_HICP
a. Dependent Variable: kulu_riided_jalanoud
Nüüd saab välja kirjutada mudeli parameetrite väärtused:
β0 = -310,038
β1=0,020
β2=8,274
Yi=-310,038+0,020X1i+8,274X2i
Vabaliikme väärtus tuleb negatiivne, mis tähendab, et kui midagi ei muutu, siis 
kulutused riietele ja jalanõudele vähenevad. Parameeter β1 näitab, et kui SKP inimese 
kohta suureneb ühe euro võrra, siis kulutused riietele ja jalanõudele suurenevad 0,02 
euro võrra. β2 näitab, et kui kaalutud hinnatase suureneb ühe ühiku võrra, siis kulutused
riietele ja jalanõudele suurenevad 8,274 ühiku võrra.
Esimese ja teise hüpoteesi puhul võtsime vastu sisuka hüpoteesi. Esimese hüpoteesi 
puhul mõjutab SKP inimese kohta kulutusi riietele ja jalanõudele. Teise hüpoteesi puhul
mõjutab hindade tase kulutusi riietele ja jalanõudele.
KOKKUVÕTE
Käesoleva projekti eesmärgiks oli hinnata, millised tegurid mõjutavad inimeste kulutusi 
riietele ja jalanõudele. Püstitati kolm hüpoteesi, millest ära suudeti tõestada kaks. Selgus
kaks tegurit, mis mõjutavad kulutusi riietele ja jalanõudele ning nendeks on SKP 
inimese kohta ja hinnatase. Töötuse määr neid kulutusi olulisel määral ei mõjuta. 
Mõlemad tegurid mõjutavad uuritavaid tarbimiskulutusi positiivselt. Mida suurem on 
SKP inimese kohta ning mida kõrgem on hinnatase, seda suuremad on kulutused riietele
ja jalanõudele.
Seega, kuna nii SKP inimese kohta kui ka kaalutud hindade keskmine oli aastaks 2010, 
võrreldes 2007-ga, langenud, võib järeldada, et majanduskriis mõjutas kulutusi riietele 
ja jalanõudele negatiivselt
LISAD
Lisa 1. Algandmed
Kulutused
riietele ja
SKP inimese kohta
Kaalutud
Töötuse määr %
jalanõudele
(eurodes)
hinnad 
 
(eurodes)
RIIK/AASTA
2007
2010
2007
2010
2007
2010
2007
2010
Belgia
800
800
30 200
29 600
7,5
8,4
59,2
65,4
Bulgaaria
100
100
3 400
3 500
7,0
10,3
41,8
37,4
Tšehhi
300
200
11 500
11 400
5,4
7,4
52,7
50,4
Taani
1 000
1 000
39 900
37 300
3,8
7,6
58,3
57,0
Saksamaa
800
800
29 000
29 100
8,8
7,2
55,8
53,6
Eesti
500
400
9 900
8 300
4,8
17,3
80,4
77,5
Iirimaa
900
700
41 000
35 900
4,6
14,1
60,6
44,5
Kreeka
800
700
18 900
17 400
8,4
12,7
94,8
86,9
Hispaania
800
700
21 800
20 600
8,3
20,2
90,6
87,5
Prantsusmaa
800
700
28 200
27 400
8,1
9,4
56,4
53,0
Itaalia
1 200
1 200
25 100
23 500
6,2
8,6
94,3
95,8
Küpros
1 000
1 000
19 400
18 500
4,1
6,5
88,3
83,5
Läti
500
300
7 200
5 900
6,2
19,0
71,3
57,5
Leedu
400
400
7 700
7 100
4,3
18,1
83,4
68,4
Luksemburg
1 100
1 400
70 400
64 500
4,1
4,4
44,6
41,8
Ungari
200
100
9 200
8 800
7,4
11,2
51,2
44,1
Malta
500
500
12 900
13 300
6,5
7,0
59,6
64,1
Hol and
900
900
33 700
33 100
3,2
4,5
66,1
61,2
Austria
1 100
1 100
31 800
31 300
4,5
4,5
55,8
56,4
Poola
200
200
7 300
8 000
9,7
9,7
42,3
40,7
Portugal
600
600
15 100
14 900
8,5
11,4
63,7
49,5
Rumeenia
100
100
4 400
4 500
6,7
7,6
72,2
74,4
Sloveenia
500
600
16 100
15 300
5,0
7,4
67,8
67,8
Slovakkia
200
300
8 500
8 900
11,2
14,4
42,0
54,1
Soome
800
900
32 700
30 600
7,0
8,5
56,2
53,3
Rootsi
800
900
35 100
34 500
6,3
8,8
68,9
65,9
Inglismaa
1 100
1 000
32 500
30 500
5,4
7,9
62,0
56,0
Island
1 200
700
46 700
41 500
2,3
7,8
59,9
72,7
Norra
1 300
1 400
54 600
52 000
2,5
3,6
68,1
67,9

Document Outline

• SISUKORD
• SISSEJUHATUS
• 1. UURIMISPROBLEEMI TAUST JA MAJANDUSTEOREETILISED ALUSED
  • 1.1 Muutujate valik ja mudel
  • 1.2 ANDMED
• KOKKUVÕTE
• LISAD