Statistical analysis of investment attractiveness of China's regions

Настоящее исследование посвящено применению методов прикладной статистики к изучению инвестиционной привлекательности регионов Китая. Данные, используемые в работе, взяты с веб-сайта Мирового банка (The World Bank) и Китайского статистического ежегодника (China Statistical Yearbook). Основной темой такого исследования является выявление наиболее значимых факторов, связанных с инвестиционной привлекательностью экономики современного Китая. В статье используется регрессионный анализ, который относится к наиболее важным методам анализа экономических данных. Наблюдения (эмпирические данные) представляют собой числовые данные об уровне инвестиций в регионах Китая, а также числовые значения различных факторов. На основе данных каждого рассматриваемого года построена модель множественной регрессии методом наименьших квадратов, проверена ее статистическая значимость и выбраны статистически значимые факторы (им соответствуют статистически значимые коэффициенты при факторах). Разработан алгоритм анализа исходных данных на основе алгоритма пошаговой регрессии, в котором на каждом шаге отбрасывается только один фактор с наименьшим значимым коэффициентом (максимальным $P(F)$). Суть этого алгоритма заключается в том, что окончательные модели регрессии сравниваются для каждого рассматриваемого года и рассчитывается время включения каждого фактора в окончательные модели. Выбор наиболее важных факторов, определяющих уровень инвестиционной привлекательности, производится для решения задачи управления экономикой.